命令為
./build/tools/caffe train --solver examples/***n/solver_dct_pixel.prototxt 2>&1| tee mylog/caffe.log
首先cd進入caffe根目錄
執行該命令，
examples/***n/solver_dct_pixel.prototxt 為執行檔案路徑
mylog/caffe.log為log存放路徑
如果在訓練時候需要拷貝權重，則命令如下
./build/tools/caffe train --solver examples/***n/solver_dct_pixel.prototxt -weights=examples/***n/pre_train.caffemodel -gpu=0 2>&1| tee mylog/log.txt其中，-gpu 0指定了使用gpu的id，
-weigths指定了需要拷貝的預訓練模型的路徑，
caffe教程翻譯 Loss
與絕大多數的機器學習引擎一樣，caffe是由乙個lossfunction 損失函式 驅動的。loss function也稱為 error function，cost function或者objective function。loss function利用模型中的引數 比如模型中網路的weights ...
解決Caffe訓練過程中loss不變問題
這段在使用caffe的時候遇到了兩個問題都是在訓練的過程中loss基本保持常數值，特此記錄一下。loss等於87.33這個問題是在對inception v3網路不管是fine tuning還是train的時候遇到的，無論網路迭代多少次，網路的loss一直保持恆定。查閱相關資料以後發現是由於loss的...
caffe 繪製accuracy和loss曲線
我們在訓練的時候會用到caffe buile tools caffe 這個裡面的train這個選項。在輸入之後，正常會顯示訓練日誌的詳細資訊。想要畫出這裡面顯示的loss和accuracy圖，就可以把這些輸出的日誌內容重定向到乙個檔案內，然後利用shell命令檢索出其中的loss和accuracy值...