如何利用bing算法训练自己的模型
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发布时间：2022-04-23 18:14
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时间：2023-05-07 22:09
在MNIST调用已经训练好的模型，测试。
这个测试，假定可能是新加入的测试集，还是按照原来的需求转换，存放数据到指定的位置。
./build/tools/caffe.bin test -model=examples/mnist/lenet_train_test.prototxt -weights=examples/mnist/lenet_iter_10000.caffemodel -gpu=0
如果没有GPU则使用
./build/tools/caffe.bin test -model=examples/mnist/lenet_train_test.prototxt -weights=examples/mnist/lenet_iter_10000.caffemodel
从上面的指令，对应上图。
1、先是test表明是要评价一个已经训练好的模型。
2、然后指定模型prototxt文件，这是一个文本文件，详细描述了网络结构和数据集信息。从mnist下面的train_lenet.sh指定的solver对应于examples/mnist/lenet_solver.prototxt，而lenet_solver.prototxt指定的模型为examples/mnist/lenet_train_test.prototxt。
3、然后在指定模型的具体的权重。刚好为examples/mnist/lenet_iter_10000.caffemodel
在cifar10模型下面调用已经训练好的模型，测试。
同上，是用train_quick.sh训练的。
./build/tools/caffe.bin test -model=examples/cifar10/cifar10_quick_train_test.prototxt -weights=examples/cifar10/cifar10_quick_iter_5000.caffemodel -gpu=0
1、先是test表明是要评价一个已经训练好的模型。
2、然后指定模型prototxt文件，这是一个文本文件，详细描述了网络结构和数据集信息。从cifar下面的train_quick.sh指定的solver对应于开始的examples/mnist/lenet_solver.prototxt和4000次以后snapshot的examples/cifar10/cifar10_quick_solver_lr1.prototxt，而这两者指定的模型都为cifar10_quick_train_test.prototxt。
3、然后在指定模型的具体的权重。为examples/cifar10/cifar10_quick_iter_5000.caffemodel
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