cifar10訓練例項
#sudo sh data/cifar10/get_cifar10.sh2. 轉換資料格式為lmdb
#sudo sh examples/cifar10/create_cifar10.sh轉換成功後，會在 examples/cifar10/資料夾下生成兩個資料夾，cifar10_train_lmdb和cifar10_test_lmdb, 裡面的檔案就是我們需要的檔案。
3. 配置solver.prototxt檔案
為了節省時間，我們進行快速訓練（train_quick)，訓練分為兩個階段，第乙個階段（迭代4000次）呼叫配置檔案cifar10_quick_solver.prototxt, 學習率（base_lr)為0.001
第二階段（迭代1000次）呼叫配置檔案cifar10_quick_solver_lr1.prototxt, 學習率(base_lr)為0.0001（越是訓練到最後，就需要更高的精度，loss才能趨近穩定）
base_lr: 0.001momentum: 0.9weight_decay: 0.004lr_policy: "multistep"gamma: 0.1stepvalue: 4000stepvalue: 5000原文將兩個過程配置檔案合併到一起。
最後在當前目錄下生成model檔案，之後我們就可以用model檔案來測試資料了。
原文使用cadu+cudnn加速，執行時間45秒，我用cpu執行了乙個小時。5w張，1小時，差了80倍的速度。想想都可怕，由此可見gpu 加速的必要性。
caffe訓練流程
l 準備訓練資料流程如下 用指令碼生成好label.txt標籤檔案,格式如下 檔名 空格 標籤 把所有放在乙個目錄下後cd到執行如下命令 convert imageset flags rootfolder listfile db name 其中db name後面還可以跟一些可選的引數設定，具體有哪些...
caffe訓練分類完整流程
caffe均值檔案mean.binaryproto轉mean.npy 深度學習 十三 caffe之訓練資料格式 caffe在cifar10上覆現resnet 使用caffe訓練自己的資料 使用caffe fine tune乙個單標籤影象分類模型 如何用caffe訓練影象分類深度學習模型 caffe下...
HDFS的寫資料流程以及異常寫資料流程
服務端啟動hdfs中的nn和dn程序 客戶端建立乙個分布式檔案系統客戶端，由客戶端向nn傳送請求，請求上傳檔案 nn處理請求，檢查客戶端是否有許可權上傳，路徑是否合法等 檢查通過，nn響應客戶端可以上傳 客戶端根據自己設定的塊大小，開始上傳第乙個塊，預設0 128m,nn根據客戶端上傳檔案的副本數 ...