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…

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…

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…

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…

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…

caffe solver通过协调网络前向推理和反向梯度传播来进行模型优化,并通过权重参数更新来改善网络损失求解最优算法,而solver学习的任务被划分为:监督优化和参数更新,生成损失并计算梯度.caffe solver是caffe中的核心,它定义着整个模型如何运转,不管是命令行方式还是pycaffe接口方式进行网络训练或测试,都是需要一个solver配置文件的,而solver的配置参数总共有42个,罗列如下: net weight_decay net_param regularization_t…

1.可视化工具: http://ethereon.github.io/netscope/quickstart.html 2.常用网络模型caffe-model之.prototxt: https://github.com/soeaver/caffe-model 3.python生成.prototxt文件工具: https://blog.csdn.net/qq_31050167/article/details/78927529 4.caffe的.prototxt文件解读 https://blog.c…

(用到一个加一个, 并非完整的介绍) lr_policy 基本的learning rate 在solver.prototxt中由参数base_lr配置. 配合lr_policy和其余的一些参数制定learning rate的变化策略. lr_policy="fixed" 在整个训练过程中learning rate不变. lr_policy="step" 需要另外几个参数配合: base_lr: 0.01 # begin training at a learning…

caffe solver https://groups.google.com/forum/#!topic/caffe-users/mUIi42aKWHQ https://github.com/BVLC/caffe/issues/46…

https://www.cnblogs.com/denny402/p/5074049.html solver算是caffe的核心的核心,它协调着整个模型的运作.caffe程序运行必带的一个参数就是solver配置文件.运行代码一般为 # caffe train --solver=*_slover.prototxt 在Deep Learning中,往往loss function是非凸的,没有解析解,我们需要通过优化方法来求解.solver的主要作用就是交替调用前向(forward)算法和后向(ba…