####参数设置################### 1. ####训练样本### 总共:121368个batch_szie:256将所有样本处理完一次(称为一代,即epoch)需要:121368/256=475 次迭代才能完成所以这里将test_interval设置为475,即处理完一次所有的训练数据后,才去进行测试.所以这个数要大于等于475.如果想训练100代,则最大迭代次数为47500: 2. ####测试样本###同理,如果有1000个测试样本,batch_size为25,那么需要4…
caffe solver参数意义与设置 batchsize:每迭代一次,网络训练图片的数量,例如:如果你的batchsize=256,则你的网络每迭代一次,训练256张图片:则,如果你的总图片张数为1280000张,则要想将你所有的图片通过网络训练一次,则需要1280000/256=5000次迭代. epoch:表示将所有图片在你的网络中训练一次所需要的迭代次数,如上面的例子:5000次:我们称之为  一代.所以如果你想要你的网络训练100代时,则你的总的迭代次数为max_iteration=5…
数据层 数据层是模型最底层,提供提供数据输入和数据从Blobs转换成别的格式进行保存输出,通常数据预处理(减去均值,放大缩小,裁剪和镜像等)也在这一层设置参数实现. 参数设置: name: 名称 type: 类型 Data: 从LMDB/LEVELDB读取数据和标签, 转换(http://deepdish.io/2015/04/28/creating-lmdb-in-python/) 可以使用convert_imageset转换 ImageData: 直接读取图片数据 .... top: 输出数…
在solver解决下面的四个问题: a.训练的记录(bookkeeping),创建用于training以及test的网络结构: b.使用前向以及反向过程对training网络参数学习的过程: c.对testing网络进行评价: d.优化过程中模型中间结果的快照及求解的状态: 下面从这个四个方面介绍solver.prototxt文件中常见参数的含义: 1.net,type;base_lr,lr_polilcy net: 用于声明training 以及test的网络结构定义在哪个文件中,所以它是一个…
from caffe.proto import caffe_pb2 s = caffe_pb2.SolverParameter() path='/home/xxx/data/' solver_file=path+'solver.prototxt' #solver文件保存位置 s.train_net = path+'train.prototxt' # 训练配置文件 s.test_net.append(path+'val.prototxt') # 测试配置文件 s.test_interval = 7…
pm.max_children 设置多大合适? 一.pm.max_children 多大合适? 这个值原则上是越大越好,php-cgi的进程多了就会处理的很快,排队的请求就会很少. 设置”max_children” 也需要根据服务器的性能进行设定. 计算方式如下: 一般来说一台服务器正常情况下每一个php-cgi所耗费的内存在20M~30M左右,因此我的”max_children”我设置成40个,20M*40=800M也就是说在峰值的时候所有PHP-CGI所耗内存在800M以内,低于我的有效内存…
转载自 http://blog.csdn.net/cyh_24/article/details/51537709 solver.prototxt net: "models/bvlc_alexnet/train_val.prototxt" test_iter: 1000 # test_interval: 1000 # base_lr: 0.01 # 开始的学习率 lr_policy: "step" # 学习率的drop是以gamma在每一次迭代中 gamma: 0.1…
要运行Caffe,需要先创建一个模型(model),每个模型由许多个层(layer)组成,每个层又都有自己的参数, 而网络模型和参数配置的文件分别是:caffe.prototxt,caffe.solver.prototxt文件. 所以要熟练使用caffe最重要的是学会配置文件(prototxt)文件 caffe的层有很多种,比如Data ,Convolution,Pooling等,层之间的数据流动是以Blobs的方式进行的 1.数据层 数据层是每个模型的最底层,是模型的入口,不仅提供数据的输入,…
转自:http://blog.csdn.net/cyh_24/article/details/51537709 solver.prototxt net: "models/bvlc_alexnet/train_val.prototxt" test_iter: 1000 # test_interval: 1000 # base_lr: 0.01 # 开始的学习率 lr_policy: "step" # 学习率的drop是以gamma在每一次迭代中 gamma: 0.1…
一,train_val.prototxt name: "CIFAR10_quick" layer { name: "cifar" type: "Data" top: "data" top: "label" include { phase: TRAIN } transform_param { # mirror: true # mean_file: "examples/cifar10/mean.bin…