顯示所用記憶體：nvidia-smi (讀一次）
nvidia-smi -lms(每秒讀一次)
顯示準確率曲線：python ../../../tool/extra/plot_training_log.py.example 0 0.png 1.log
顯示準loss曲線：python ../../../tool/extra/plot_training_log.py.example 6 0.png 1.log
利用extra裡面的乙個plot_training_log.py.example檔案畫出圖。
這個檔案的使用格式是：
./caffe/tools/extra/plot_training_log.py.example 「0—7」 「輸出**的名字」 caffe.usrname-ubuntu.usrname.log.info.當前日期-當前時間.***x.log
第乙個引數是0—7的數字，每個數字代表繪製一種曲線圖。
第二個引數就是要輸出的名字。
第三個引數就是我們之前利用glog_logtostderr=0得到的檔案，只是需要在這個檔案的後面再加上個.log，如果不加上這個.log的話會出現報錯，畫出的標題將是.log之前的文字，所以大家可以根據自己想要的title更改一下檔案的名字，並在程式中相應得修改即可。
其中0—7數字所代表的畫圖的種類為：
supported chart types:
0: test accuracy vs. iters
1: test accuracy vs. seconds
2: test loss vs. iters
3: test loss vs. seconds
4: train learning rate vs. iters
5: train learning rate vs. seconds
6: train loss vs. iters
7: train loss vs. seconds
執行.py檔案： 在終端中輸入命令：python **.py 即可
出現no module named caffe或者是no module named caffe-proto，則在終端輸入：
export pythonpath=$pythonpath:=/home/**（您伺服器的名字）/caffe/python
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在caffe上跑自己的資料
本文介紹如何使用 caffe 對自己的影象資料進行分類。1 資料庫準備 由於資料收集比較費時，為了簡單說明，我用了兩類，dog和 bird 每種約 300張。train200 張，val100張。新建乙個資料夾 mine 放自己的資料，在 mine 資料夾下新建 train 和val 資料夾，tra...
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