MODEL=${EXP}/model/${NET_ID}/pspnet101_VOC2012.caffemodel

    SNAPSHOT=${EXP}/model/${NET_ID}/train_iter_7000.solverstate

    CMD="${CAFFE_BIN} train \

         --solver=${CONFIG_DIR}/solver.prototxt \

         --gpu=${DEV_ID}"
    #CMD="${CMD} --weights=${MODEL}" #train from init

    CMD="${CMD} --snapshot=${SNAPSHOT}"  #resume

    echo Running ${CMD} && ${CMD} 2>&1 | tee train.log

caffe训练resume的更多相关文章

  1. caffe︱深度学习参数调优杂记+caffe训练时的问题+dropout/batch Normalization

    一.深度学习中常用的调节参数 本节为笔者上课笔记(CDA深度学习实战课程第一期) 1.学习率 步长的选择:你走的距离长短,越短当然不会错过,但是耗时间.步长的选择比较麻烦.步长越小,越容易得到局部最优 ...

  2. 使用caffe训练mnist数据集 - caffe教程实战（一）

    个人认为学习一个陌生的框架,最好从例子开始,所以我们也从一个例子开始. 学习本教程之前,你需要首先对卷积神经网络算法原理有些了解,而且安装好了caffe 卷积神经网络原理参考:http://cs231 ...

  3. 实践详细篇-Windows下使用Caffe训练自己的Caffemodel数据集并进行图像分类

    三:使用Caffe训练Caffemodel并进行图像分类 上一篇记录的是如何使用别人训练好的MNIST数据做训练测试.上手操作一边后大致了解了配置文件属性.这一篇记录如何使用自己准备的图片素材做图像分 ...

  4. Caffe训练AlexNet网络，精度不高或者为0的问题结果

    当我们使用Caffe训练AlexNet网络时,会遇到精度一值在低精度(30%左右)升不上去,或者精度总是为0,如下图所示: 出现这种情况,可以尝试使用以下几个方法解决: 1.数据样本量是否太少,最起码 ...

  5. caffe训练自己的图片进行分类预测--windows平台

    caffe训练自己的图片进行分类预测 标签: caffe预测 2017-03-08 21:17 273人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: caffe之旅(4)  版权声明:本文为博主原创文章,未 ...

  6. [caffe] caffe训练tricks

    Tags: Caffe Categories: Tools/Wheels --- 1. 将caffe训练时将屏幕输出定向到文本文件 caffe中自带可以画图的工具,在caffe路径下: ./tools ...

  7. 使用caffe训练自己的CNN

    现在有这样的一个场景:给一张行人的小矩形框图片, 根据该行人的特征识别出性别. 分析: (1),行人的姿态各异,变化多端.很难提取图像的特定特征 (2),正常人肉眼判别行人的根据是身材比例,头发长度等 ...

  8. Caffe训练好的网络对图像分类

    对于训练好的Caffe 网络 输入:彩色or灰度图片 做minist 下手写识别分类,不能直接使用,需去除均值图像,同时将输入图像像素归一化到0-1直接即可. #include <caffe/c ...

  9. （原）ubuntu16在torch中使用caffe训练好的模型

    转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/5783006.html 之前使用的是torch,由于其他人在caffe上面预训练了inception模型 ...

随机推荐

  1. CTS 如何处理 gating clock 和 generated clock

    1. CTS 时会将 ICG cell 作为 implicit nostop pin 处理,直接穿透,以 ICG cell 后面的 sink 点作为真正的 sink 来长 tree 2. CTS 时会 ...

  2. 深入浅出的webpack4构建工具---比mock模拟数据更简单的方式(二十一)

    如果想要了解mock模拟数据的话,请看这篇文章(https://www.cnblogs.com/tugenhua0707/p/9813122.html) 在实际应用场景中,总感觉mock数据比较麻烦, ...

  3. Linux x64 -- 内核程序（驱动程序）读取任意进程数据实现

    四级页表结构 现在的64位Linux系统中,并没有使用全部的64位地址空间,而是使用其低48位,高16位并没有使用. 其中 39至47这9位用于索引PGD(page global directory) ...

  4. treap学习笔记

    treap是个很神奇的数据结构. 给你一个问题,你可以解决它吗? 这个问题需要treap这个数据结构. 众所周知,二叉查找树的查找效率低的原因是不平衡,而我们又不希望用各种奇奇怪怪的旋转来使它平衡,那 ...

  5. 洛谷 P2835 刻录光盘

    题目链接 https://www.luogu.org/problemnew/show/P2835 题目描述 在JSOI2005夏令营快要结束的时候,很多营员提出来要把整个夏令营期间的资料刻录成一张光盘 ...

  6. C#中当程序的访问权限不足时，Directory.Exists和File.Exists方法不会抛出异常报错

    有些时候,我们开发的C#应用程序的执行账号,可能没有对一些文件夹和文件的访问权限,当我们使用Directory.Exists和File.Exists方法去判断这些文件夹和文件是否存在的时候,Direc ...

  7. Luogu2839 Middle 主席树、二分答案

    题目传送门:https://www.luogu.org/problemnew/show/P2839 题目大意:给出一个长度为$N$的序列与$Q$次询问,每次询问左端点在$[a,b]$,右端点在$[c, ...

  8. Intel Artificial Intelligence Conference（2018.11.14）

    时间:2018.11.14地点:北京国贸大酒店

  9. Java 面试题 == 和 equals 的区别

    int和Integer的区别 1.Integer是int的包装类,int则是java的一种基本数据类型 2.Integer变量必须实例化后才能使用,而int变量不需要 3.Integer实际是对象的引 ...

  10. [Spark][python]从 web log 中提取出 UserID 作为key 值，形成新的 RDD

    针对RDD, 使用 keyBy 来构筑 key-line 对: [training@localhost ~]$ cat webs.log 56.31.230.188 - 90700 "GET ...