无初始化训练，即从0开始训练：

#!/user/bin/env bash
set -e
cafferoot/bulid/tools/caffe train --solver=path/to/solver.prototxt

 

用现有的模型初始化训练：

#!/user/bin/env bash
set -e
cafferoot/bulid/tools/caffe train --solver=path/to/solver.prototxt --weight=path/to/model.caffemodel

 

 我们在使用caffe训练过程中会生成.caffemodel和.solverstate文件，一个是模型文件，一个是中间状态文件（生成多少个取决于你自己设定的snapshot）。当训练过程中断，你想继续运行数据学习，此时只需要调用.solverstate文件即可。

 

#!/user/bin/env bsah
set -e
cafferoot/build/tools/caffe train   --solver=path/to/solver.prototxt --snapshot=path/to/test_100000.solverstate

 

 

模型训练后忘记模型的精度：

 

cafferoot/build/tools/caffe test 
-model=path/to/train_test.prototxt 
-weights=path/to/lenet_iter_10000.caffemodel 
-gpu=0

 

 

 



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