1.图像经过工具包中的 make_lsit im2rec 转换为可调用各式.rec,.bin都可以 2.然后使用train_imageXXXX进行训练,参数需要对应 3.利用保存的模型进行估计,测试 4.中间层可以通过matlab进行查看…

mxnet的训练过程--从python到C++ mxnet(github-mxnet)的python接口相当完善,我们可以完全不看C++的代码就能直接训练模型,如果我们要学习它的C++的代码,从python训练与预测的模型中可以看到C++的代码是怎么被调用的.上一篇博客中,我已经说明了mshadow的工作原理--mshadow的原理--MXNet:在这一篇中,来说明一下mxnet的训练过程,看python是调用发哪些C++的接口,但对C++接口的更进一步解释并没有很详细,具体可以自己看源码,后面…

因为没有GPU,所以在CPU下训练自己的数据,中间遇到了各种各样的坑,还好没有放弃,特以此文记录此过程. 1.在CPU下配置faster r-cnn,参考博客:http://blog.csdn.net/wjx2012yt/article/details/52197698#quote 2.在CPU下训练数据集,需要对py-faster-rcnn内的roi_pooling_layer和smooth_L1_loss_layer改为CPU版本, 并重新编译.这位博主对其进行了修改,可直接进行替换:htt…

本文为作者原创,转载请注明出处(http://www.cnblogs.com/mar-q/)by 负赑屃 最近事情比较多,前面坑挖的有点久,今天终于有时间总结一下,顺便把Windows下训练跑通.Linux训练建议仔细阅读https://zhuanlan.zhihu.com/p/27469690,我借鉴颇多,此外还可以参考GitHub上的官方文档https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/object_detection.…

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,最起码要千张图片样本. 2.在制作训练样本标签时,是否打乱样本顺序,这样在训练时每取batch_size个样本就可以训练多个类别,以防止时出现常出现0精度或1精度的情况. 3.文件solver.prototxt和文件train_val.prototxt的配置问题,一般调节solver文件中的学习率base…

训练AlexNet网络时,出现Check failed:datum_height >= crop_size (size vs. 227)错误,具体如下图所示: 根据提示,问题是crop_size的尺寸不匹配,AlexNet网络默认crop_size的尺寸是227*227,而我进行归一化时将每幅图像归一化成了32*32,所以这里出现问题. 在train_val.prototxt文件中将其改为32*32后,上图问题解决,如下图所示: 但紧接着出现下面的问题,如下图所示: 这个问题是由于归一化后的尺寸…

在超算系统上运行MXNet分布式训练任务时,面临着一个IP地址相关的问题.我们在提交MXNet的分布式任务时,需要知道各个GPU节点的IP地址,把这些IP地址放到一个hosts文件中,以供分布式训练使用.因此,一种常用的方式是先使用salloc或yhalloc申请若干节点,然后依次登录这些节点,查询它们的IP地址,手动写入到一个hosts文件中,再使用MXNet提供的脚本提交分布式训练任务.显然,这种方法具有很多劣势.首先,当集群资源不足时,我们需要人工守在电脑前,等待有空闲资源时再手动申请节点…

1.报错:“db_lmdb.hpp:14] Check failed:mdb_status ==0(112 vs.0)磁盘空间不足.” 这问题是由于lmdb在windows下无法使用lmdb的库,所以要改成leveldb. 但是要注意:由于backend默认的是lmdb,所以你每一次用到生成的图片leveldb数据的时候,都要把“--backend=leveldb”带上.如转换图片格式时: 又如计算图像的均值时: 还有在.prototxt中 data_param { source: "./mys…

https://blog.csdn.net/disen10/article/details/79376631 固定权重:https://www.cnblogs.com/chenyliang/p/6780019.html 固定权重:https://discuss.gluon.ai/t/topic/1164 查看权重 在训练过程中,有时候我们为了debug而需要查看中间某一步的权重信息,在mxnet中,我们可以很方便的调用get_params()方法来得到权重信息.   '''   查看权重示例代码…

数据集 1.准备数据集 1)下载训练和验证图片 ImageNet官网地址:http://www.image-net.org/signup.php?next=download-images (需用邮箱注册,而且邮箱不能是地址以.com结尾的邮箱) ImageNet官网下载ILSVRC2012的训练数据集和验证数据集.除数据集外,ImageNet还提供了一个开发工具包ILSVRC2012_devkit_t12.tar.gz,是对ILSVRC2012数据集的详细讲解,提交比赛结果的要求,和对结果评价的…