caffe的python接口学习（3）：训练模型（training)
2016-12-19 01:19
351 查看
如果不进行可视化，只想得到一个最终的训练model, 那么代码非常简单，如下 :
import caffe
caffe.set_device(0)
caffe.set_mode_gpu()
solver = caffe.SGDSolver('/home/xxx/data/solver.prototxt')
solver.solve()
内容来自用户分享和网络整理，不保证内容的准确性，如有侵权内容，可联系管理员处理 
相关文章推荐
- caffe的python接口学习（3）：训练模型（training)
- caffe的python接口学习（3）：训练模型（training)
- caffe的python接口学习（3）：训练模型（training)
- caffe的python接口学习（3）：训练模型（training)
- caffe的python接口学习（6）：用训练好的模型（caffemodel）来分类新的图片
- caffe的python接口学习：用训练好的模型（caffemodel或者h5）来分类新的图片
- caffe for windows的python接口学习（4）：训练模型
- caffe的python接口学习（6）：用训练好的模型（caffemodel）来分类新的图片
- caffe的python接口学习（6）：用训练好的模型（caffemodel）来分类新的图片
- caffe的python接口学习（6）：用训练好的模型（caffemodel）来分类新的图片
- [caffe的python接口学习四]：训练模型
- Caffe——python接口学习(6)：用训练好的模型来分类新的图片
- caffe的python接口学习（9）：Caffe在Python中使用内存数据(MemoryData)进行训练
- 有关Caffe训练好的模型在Python接口下使用分类不准确的问题解决
- caffe的python接口学习（10）：微调 & 直接训练
- 有关Caffe训练好的模型在Python接口下使用分类不准确的问题解决
- caffe python接口：用训练好的模型来分类
- 【caffe学习笔记之7】caffe-matlab/python训练LeNet模型并应用于mnist数据集（2）
- 【caffe学习笔记之6】caffe-matlab/python训练LeNet模型并应用于mnist数据集（1）
- [原]有关Caffe训练好的模型在Python接口下使用分类不准确的问题解决