1. 关闭模型froward信息

os.environ['GLOG_minloglevel'] = ''  #注意要在improt caffe之前

2. 学习率

step: 配合stepsize,迭代次数达到stepsize的整数倍改变一次, base_lr * gamma ^ (floor(iter/ stepsize))

base_lr: 0.0005
display: 50
max_iter: 6000000
lr_policy: "step"
gamma: 0.95
momentum: 0.9
weight_decay: 0.004
stepsize: 60000

学习率变化如下:

multistep: 配合stepvalue, 迭代次数每到一个stepvalue改变一次, base_lr * gamma ^ N

base_lr: 0.001
momentum: 0.9
weight_decay: 0.004
lr_policy: "multistep"
gamma: 0.5
stepvalue: 50000 #N = 1
stepvalue: 100000 #N = 2
stepvalue: 400000 #N = 3
stepvalue: 700000 #N = 4
max_iter: 10000000 #N = 5

学习率的变化如下:

3. caffe中的各种数学计算

4. 解决自己添加python层打印不输出问题:

pirnt "xxx"
sys.stdout.flush() #print后面加上这一句就行了,python问题,跟caffe其实没多大关系

5. shell乱序:

cat in.txt | awk 'BEGIN{srand()}{print rand()"\t"$0}' | sort -k1,1 -n | cut -f2- > out.txt

6. 打log,要用输出重定向才有  可以用`date +%Y-%m-%d-%H-%M-%S`获取系统时间

pythhon fintuen.py 2>&1 | tee /home/zheng.meisong/fintune2_res18_156.log

caffe常用的更多相关文章

  1. Caffe常用算子GPU和CPU对比

    通过整理LeNet.AlexNet.VGG16.googLeNet.ResNet.MLP统计出的常用算子(不包括ReLU),表格是对比. Prelu Cpu版 Gpu版 for (int i = 0; ...

  2. Caffe常用层参数介绍

    版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明出处. https://blog.csdn.net/Cheese_pop/article/details/52024980 DATA crop:截取原图像中一个 ...

  3. Caffe系列2——Windows10制作LMDB数据详细过程(手把手教你制作LMDB)

    Windows10制作LMDB详细教程 原创不易,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/xiaoboge/p/10678658.html 摘要: 当我们在使用Caffe做深度 ...

  4. Caffe学习系列(5):其它常用层及参数

    本文讲解一些其它的常用层,包括:softmax_loss层,Inner Product层,accuracy层,reshape层和dropout层及其它们的参数配置. 1.softmax-loss so ...

  5. 转 Caffe学习系列(5):其它常用层及参数

    本文讲解一些其它的常用层,包括:softmax_loss层,Inner Product层,accuracy层,reshape层和dropout层及其它们的参数配置. 1.softmax-loss so ...

  6. 4、Caffe其它常用层及参数

    借鉴自:http://www.cnblogs.com/denny402/p/5072746.html 本文讲解一些其它的常用层,包括:softmax_loss层,Inner Product层,accu ...

  7. caffe(5) 其他常用层及参数

    本文讲解一些其它的常用层,包括:softmax_loss层,Inner Product层,accuracy层,reshape层和dropout层及其它们的参数配置. 1.softmax-loss so ...

  8. 常用深度学习框——Caffe/ TensorFlow / Keras/ PyTorch/MXNet

    常用深度学习框--Caffe/ TensorFlow / Keras/ PyTorch/MXNet 一.概述 近几年来,深度学习的研究和应用的热潮持续高涨,各种开源深度学习框架层出不穷,包括Tenso ...

  9. 【转】Caffe初试(七)其它常用层及参数

    本文讲解一些其它的常用层,包括:softmax-loss层,Inner Product层,accuracy层,reshape层和dropout层及它们的参数配置. 1.softmax-loss sof ...

随机推荐

  1. spring-boot-maven-plugin 安装本地jar 包

    本地使用nexus 进行maven仓库管理.项目deploy 引入之后,总是找不到jar中定义的class或者配置文件等. 从截图上可以看到虽然class文件是有的,但是引用的时候却是找不到的. Sp ...

  2. nexus的jar包上传与下载

    1. hosted,宿主仓库,部署自己的jar到这个类型的仓库,包括releases和snapshot两部分,Releases公司内部发布版本仓库. Snapshots 公司内部测试版本仓库 2. p ...

  3. __x__(17)0906第三天__块元素block_内联元素inline_行内块元素inline-block

    1. 块元素block 独占一行的元素 一般使用块元素包含内联元素,用作页面布局 <a> 标签可以包含任何除了a标签以外的元素 <p> 标签不能包含块元素 h1... ...h ...

  4. 纯js自动批量引入js、css插件,支持自定义参数

    //autoload.js ;! function(e) { var autoload = e.autoload || {}; e.autoload = autoload; e.autoload = ...

  5. 多线程之Synchronized锁的基本介绍

    基本介绍 synchronized是Java实现同步的一种机制,它属于Java中关键字,是一种jvm级别的锁.synchronized锁的创建和释放是此关键字控制的代码的开始和结束位置,锁是有jvm控 ...

  6. python numpy库的基本内容

    import numpy as np np.getfromtxt("路径",delimiter = "," ,dtype = str)  #读取txt文件数据 ...

  7. 代码混淆工具——Virbox Protector Standalone

    VirboxProtector Standalone 加壳工具可对代码加密的技术有:代码混淆.代码虚拟化.代码加密. 代码混淆:利用花指令和代码非等价变形等技术,将程序的代码,转换成一种功能上等价,但 ...

  8. OAuth2.0配置

    一:授权服务器相关代码 AuthorizationServer.java import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; ...

  9. gradle入门教程

    1,https://gradle.org/ 下载过后解压缩,绿色软件不需要安装. 配置系统环境:GRADLE_HOME设置为解压缩之后的地址,PATH属性追加%GRADLE_HOME%\bin; 2, ...

  10. CSAPP:第二章学习笔记:斗之气2段

    一.字长:虚拟地址通过一个字来编码,字长为32位,则可以标识2^32个地址空间,每个空间为一个字节,故为4G 二.字节序:当解释多个字节类型时,存在大小端字节序问题 0x1234567,在大小端表示法 ...