以mnist数据集为例:

bat训练脚本:

  1. Build\x64\Release\caffe.exe train --solver=examples/mnist/lenet_solver.prototxt
  2. pause

  

在这个模型的基础上,继续训练。

继续训练之前,也可以修改lenet_solver.prototxt中的学习率。

  1. Build\x64\Release\caffe.exe train --solver=examples/mnist/lenet_solver.prototxt --snapshot=examples/mnist/lenet_iter_1000.solverstate
  2. pause

 训练从1000次iterations开始。

用Python脚本启动训练:

  1. import caffe
  2.  
  3. caffe.set_device(int())
  4. caffe.set_mode_gpu()
  5.  
  6. solver = caffe.SGDSolver('.\\examples\\mnist\\lenet_solver.prototxt')
  7. solver.solve()

加载已训练的模型,只用加一句话

  1. import caffe
  2.  
  3. caffe.set_device(int())
  4. caffe.set_mode_gpu()
  5.  
  6. solver = caffe.SGDSolver('.\\examples\\mnist\\lenet_solver.prototxt')
  7. solver.restore('examples\\mnist\\lenet_iter_5000.solverstate')
  8. solver.solve()

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