caffe提供三種介面,一般是c++、python、matlab。一般可執行檔案都是放在 ./build/tools/ 資料夾內,在命令列執行命令必須現在該目錄下。(也有可能不在說不定在別的地方,找caffe.exe就對了)
caffe的命令形式如下
其中的caffe
command
有這樣四種:
其中的args引數有:
-solver solver檔案路徑
caffe train -solver examples/mnist/lenet_solver.prototxt
-gpu 那一塊gpu
-snapshot 快照記錄當前狀態
caffe train -solver examples/mnist/lenet_solver.prototxt -snapshot examples/mnist/lenet_iter_5000.solverstate
-weights 用預先訓練好的權重來fine-tuning模型,需要乙個caffemodel
caffe train -solver examples/finetuning_on_flickr_style/solver.prototxt -weights models/bvlc_reference_caffenet/bvlc_reference_caffenet.caffemodel
-iteration 迭代次數,預設為50
-model 定義在protocol buffer檔案中的模型,也可以在solver中選定
-sighup_effect 用來設定當程式發生掛起事件時,執行的操作,可以設定為snapshot, stop或none, 預設為snapshot
-sigint_effect 用來設定當程式發生鍵盤中止事件時(ctrl+c), 執行的操作,可以設定為snapshot, stop或none, 預設為stop
test
之前講的是train命令的引數設定,其實很多都是通用的,train之後
意思是利用訓練好了的權重(-weight),輸入到測試模型中(-model),用編號為0的gpu(-gpu)測試100次(-iteration)。caffe test -model examples/mnist/lenet_train_test.prototxt -weights examples/mnist/lenet_iter_10000.caffemodel -gpu
0-iterations
100
time
用於顯示程式執行的時間,
這裡是lenet 在訓練迭代十次之後所用的時間。caffe time -model examples/mnist/lenet_train_test.prototxt -iterations
10
device_query
用來診斷gpu資訊
沒啥好說的,挺簡單。caffe train -solver examples/mnist/lenet_solver.prototxt -gpu
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