caffe Python API 之Model训练

# 训练设置
# 使用GPU
caffe.set_device(gpu_id) # 若不设置,默认为0
caffe.set_mode_gpu()
# 使用CPU
caffe.set_mode_cpu()

# 加载Solver，有两种常用方法
# 1. 无论模型中Slover类型是什么统一设置为SGD
solver = caffe.SGDSolver('/home/xxx/data/solver.prototxt') 
# 2. 根据solver的prototxt中solver_type读取，默认为SGD
solver = caffe.get_solver('/home/xxx/data/solver.prototxt')

# 训练模型
# 1.1 前向传播
solver.net.forward()  # train net
solver.test_nets[0].forward()  # test net (there can be more than one)
# 1.2 反向传播,计算梯度
solver.net.backward()
# 2. 进行一次前向传播一次反向传播并根据梯度更新参数
solver.step(1)
# 3. 根据solver文件中设置进行完整model训练
solver.solve()

如果想在训练过程中保存模型参数，调用

solver.net.save('mymodel.caffemodel')