python wrraper caffeでネットワークを訓練しますか？

Question

私はpythonインターフェイスでcaffeネットワークを訓練したいと思います。 これの背後にある主な理由は、私はいくつかのTbsのデータの複数次元入力を使用しており、このすべてをLMDBに変換して訓練したくありません。

私は一度、このone answer on stack overflow.

しかし、彼のロードこの完全なデータを発見したと重みを初期化しました。

データをnumpyにロードしてから、それをcaffeに渡したいとします。

1000回の反復ごとに1回、ファイルにカフェモデルの重みを保存します。

print_network() get_accuracy() & load_data()は非常に有用です。そして、私の中に良いものを与えます。

Answer 1

PythonLayerを使用して横に、あなたが行うことができます一つのことは、しかし、多くの反復がデータの1つのバッチを通過するために必要とされる後solver.net.set_input_arrays(your_data)を使用することにより、一度にデータの各バッチにMemoryData層及び飼料を使用しています。

スナップショットの.solverstateファイルを使用して、トレーニング状態をいつでも復元できます。