caffe solver.prototxt 生成
from caffe.proto import caffe_pb2 s = caffe_pb2.SolverParameter() path='/home/xxx/data/' solver_file=path+'solver.prototxt' #solver文件保存位置 s.train_net = path+'train.prototxt' # 训练配置文件 s.test_net.append(path+'val.prototxt') # 测试配置文件 s.test_interval = 782 # 测试间隔 s.test_iter.append(313) # 测试迭代次数 s.max_iter = 78200 # 最大迭代次数 s.base_lr = 0.001 # 基础学习率 s.momentum = 0.9 # momentum系数 s.weight_decay = 5e-4 # 权值衰减系数 s.lr_policy = 'step' # 学习率衰减方法 s.stepsize=26067 # 此值仅对step方法有效 s.gamma = 0.1 # 学习率衰减指数 s.display = 782 # 屏幕日志显示间隔 s.snapshot = 7820 s.snapshot_prefix = 'shapshot' s.type = “SGD” # 优化算法 s.solver_mode = caffe_pb2.SolverParameter.GPU with open(solver_file, 'w') as f: f.write(str(s))
手与大脑的距离决定了理想与现实的相似度