在 python wrapper caffe 上训练网络？

Question

我想用 python 接口训练一个 caffe 网络。 这背后的主要原因是我使用了几 Tbs 数据的多维输入，我不想将所有这些转换为 LMDB 并对其进行训练。

我找到了这个one answer on stack overflow.

但是他一次加载了这个完整的数据并且已经初始化了权重。

我想将数据加载到 numpy，然后将其传递给 caffe。

每 1000 次迭代将 caffemodel 的权重保存到 .caffemodel 文件。

print_network() get_accuracy() & load_data() 非常有用。并且给了我一个很好的内心。

Answer 1

除了使用 PythonLayer 之外，您可以做的一件事是使用 MemoryData 层并使用 solver.net.set_input_arrays(your_data) 一次输入每批数据，但需要多次迭代才能遍历一批数据。

请记住，您始终可以使用快照中的.solverstate 文件来恢复训练状态。