caffe的c++主程序(caffe.cpp)放在根目录下的tools文件夹内, 当然还有一些其它的功能文件,如:convert_imageset.cpp, train_net.cpp, test_net.cpp等也放在这个文件夹内。经过编译后,这些文件都被编译成了可执行文件,放在了 ./build/tools/ 文件夹内。因此我们要执行caffe程序,都需要加 ./build/tools/ 前缀。

如:

# sudo sh ./build/tools/caffe train --solver=examples/mnist/train_lenet.sh

caffe程序的命令行执行格式如下:

caffe <command> <args>

其中的<command>有这样四种:

  • train
  • test
  • device_query
  • time

对应的功能为:

train----训练或finetune模型(model),

test-----测试模型

device_query---显示gpu信息

time-----显示程序执行时间

其中的<args>参数有:

  • -solver
  • -gpu
  • -snapshot
  • -weights
  • -iteration
  • -model
  • -sighup_effect
  • -sigint_effect

注意前面有个-符号。对应的功能为:

-solver:必选参数。一个protocol buffer类型的文件,即模型的配置文件。如:

# ./build/tools/caffe train -solver examples/mnist/lenet_solver.prototxt

-gpu: 可选参数。该参数用来指定用哪一块gpu运行,根据gpu的id进行选择,如果设置为'-gpu all'则使用所有的gpu运行。如使用第二块gpu运行:

# ./build/tools/caffe train -solver examples/mnist/lenet_solver.prototxt -gpu 2

-snapshot:可选参数。该参数用来从快照(snapshot)中恢复训练。可以在solver配置文件设置快照,保存solverstate。如:

# ./build/tools/caffe train -solver examples/mnist/lenet_solver.prototxt -snapshot examples/mnist/lenet_iter_5000.solverstate

-weights:可选参数。用预先训练好的权重来fine-tuning模型,需要一个caffemodel,不能和-snapshot同时使用。如:

# ./build/tools/caffe train -solver examples/finetuning_on_flickr_style/solver.prototxt -weights models/bvlc_reference_caffenet/bvlc_reference_caffenet.caffemodel

-iterations: 可选参数,迭代次数,默认为50。 如果在配置文件文件中没有设定迭代次数,则默认迭代50次。

-model:可选参数,定义在protocol buffer文件中的模型。也可以在solver配置文件中指定。

-sighup_effect:可选参数。用来设定当程序发生挂起事件时,执行的操作,可以设置为snapshot, stop或none, 默认为snapshot

-sigint_effect: 可选参数。用来设定当程序发生键盘中止事件时(ctrl+c), 执行的操作,可以设置为snapshot, stop或none, 默认为stop

刚才举例了一些train参数的例子,现在我们来看看其它三个<command>:

test参数用在测试阶段,用于最终结果的输出,要模型配置文件中我们可以设定需要输入accuracy还是loss. 假设我们要在验证集中验证已经训练好的模型,就可以这样写

# ./build/tools/caffe test -model examples/mnist/lenet_train_test.prototxt -weights examples/mnist/lenet_iter_10000.caffemodel -gpu 0 -iterations 100

这个例子比较长,不仅用到了test参数,还用到了-model, -weights, -gpu和-iteration四个参数。意思是利用训练好了的权重(-weight),输入到测试模型中(-model),用编号为0的gpu(-gpu)测试100次(-iteration)。

time参数用来在屏幕上显示程序运行时间。如:

# ./build/tools/caffe time -model examples/mnist/lenet_train_test.prototxt -iterations 10

这个例子用来在屏幕上显示lenet模型迭代10次所使用的时间。包括每次迭代的forward和backward所用的时间,也包括每层forward和backward所用的平均时间。

# ./build/tools/caffe time -model examples/mnist/lenet_train_test.prototxt -gpu 0

这个例子用来在屏幕上显示lenet模型用gpu迭代50次所使用的时间。

# ./build/tools/caffe time -model examples/mnist/lenet_train_test.prototxt -weights examples/mnist/lenet_iter_10000.caffemodel -gpu 0 -iterations 10

利用给定的权重,利用第一块gpu,迭代10次lenet模型所用的时间。

device_query参数用来诊断gpu信息。

# ./build/tools/caffe device_query -gpu 0

最后,我们来看两个关于gpu的例子

# ./build/tools/caffe train -solver examples/mnist/lenet_solver.prototxt -gpu 0,1
# ./build/tools/caffe train -solver examples/mnist/lenet_solver.prototxt -gpu all

这两个例子表示: 用两块或多块GPU来平行运算,这样速度会快很多。但是如果你只有一块或没有gpu, 就不要加-gpu参数了,加了反而慢。

最后,在linux下,本身就有一个time命令,因此可以结合进来使用,因此我们运行mnist例子的最终命令是(一块gpu):

$ sudo time ./build/toos/caffe train -solver examples/mnist/lenet_solver.prototxt

caffe命令及其参数解析的更多相关文章

  1. python命令行参数解析模块argparse和docopt

    http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/53046471 还有其他两个模块实现这一功能,getopt(等同于C语言中的getopt())和弃用的o ...

  2. gflags命令行参数解析

    gflags库是google开源的命令行参数解析工具. 安装 官方没有提供二进制库,但是Debian/Ubuntu平台本身提供了二进制库,可以直接git clone https://github.co ...

  3. [Go] 命令行参数解析包(flag 包)使用详解

    Go 的 flag 包可以解析命令行的参数. 一.命令行语法 命令行语法主要有以下几种形式: cmd -flag       // 只支持bool类型 cmd -flag=xxx cmd -flag ...

  4. $命令行参数解析模块argparse的用法

    argparse是python内置的命令行参数解析模块,可以用来为程序配置功能丰富的命令行参数,方便使用,本文总结一下其基本用法. 测试脚本 把以下脚本存在argtest.py文件中: # codin ...

  5. Google开源命令行参数解析库gflags

    Google开源命令行参数解析库gflags http://blog.csdn.net/lming_08/article/details/25072899 CMDLINE的解析 http://blog ...

  6. PHP 命令行参数解析工具类

    <?php/** * 命令行参数解析工具类 * @author guolinchao * @email luoyecb@163.com */class CommandLine{ // store ...

  7. golang-flag - 命令行参数解析

    flag - 命令行参数解析 在写命令行程序(工具.server)时,对命令参数进行解析是常见的需求.各种语言一般都会提供解析命令行参数的方法或库,以方便程序员使用.如果命令行参数纯粹自己写代码解析, ...

  8. Python命令行参数解析模块getopt使用实例

    Python命令行参数解析模块getopt使用实例 这篇文章主要介绍了Python命令行参数解析模块getopt使用实例,本文讲解了使用语法格式.短选项参数实例.长选项参数实例等内容,需要的朋友可以参 ...

  9. python命令行参数解析OptionParser类用法实例

    python命令行参数解析OptionParser类用法实例 本文实例讲述了python命令行参数解析OptionParser类的用法,分享给大家供大家参考. 具体代码如下:     from opt ...

随机推荐

  1. Android studio 分32位64位版本吗?

    下载的时候,是不分32位和64位的.安装完成之后,在bin目录下,有studio.exe和studio64.exe这两个文件.前一个是32位的,后一个是64位的.根据自己的电脑进行选择.

  2. JAVA设计模式之【建造者模式】

    建造者模式 建造者模式为客户端返回的不是一个简单的产品,而是一个由多个部件组成的复杂产品 角色 Builder抽象建造者 buildPartX getResult ConcreteBuilder具体建 ...

  3. OKHttp使用简介

    现在android网络方面的第三方库很多,volley,Retrofit,OKHttp等,各有各自的特点,这边博客就来简单介绍下如何使用OKHttp. 梗概 OKHttp是一款高效的HTTP客户端,支 ...

  4. Kettle学习系列之kettle的下载、安装和初步使用(windows平台下)(图文详解)

    不多说,直接上干货! kettle的下载 žKettle可以在http://kettle.pentaho.org/网站下载                   http://sourceforge.n ...

  5. java类型与Hadoop类型之间的转换

    java基本类型与Hadoop常见基本类型的对照Long LongWritableInteger   IntWritableBoolean   BooleanWritable String Text ...

  6. javascript常用代码(不完整版)

    求大神指点 Javascript嵌入式 <script typt:javascript>代码</script> 注释 //或者/*内容*/ 变量名赋值 Var 变量名 = 值 ...

  7. C# treeview绑定

    protected void Page_Load(object sender, EventArgs e)        {            if (!IsPostBack)            ...

  8. luogu P1586 四方定理(背包)

    题意 题解 首先吐槽一下体面的第一句话.反正我不知道(可能是因为我太菜了) 可能没有睡醒,没看出来是个背包. 但告诉是个背包了应该就好做了. #include<iostream> #inc ...

  9. JAVA 程序生成jar包运行报错 Exception in thread "Thread-1" java.lang.NoClassDefFoundError: javax/xml/rpc 的解决方法

    最近开发支付宝生活缴费的项目,java程序要使用.NET 的WebService服务,后来正式部署出现这错误,网上查资料是少了一个“jaxrpc.jar”文件,但是我本地调试正常,最后是删除我目前导出 ...

  10. sz xshell

    yum install lrzsz -y