首页 > 解决方案 > 为部署、测试保存了哪些迭代权重?

问题描述

我正在训练一个 unet 神经网络。在训练期间,每次迭代都有一个“损失值”。这个值通常会收敛,但有时会跳来跳去。文件中最终保存了哪些权重.caffemodel

如果我在第 20000 次迭代时保存它会发生什么,而这恰好是损失稍微上升的点,并且不是它所见过的最低损失?是从上次迭代中保存的权重和偏差还是更智能的东西,例如最近 5% 迭代中的最低值?

谢谢

标签: caffepycaffe

解决方案


Solver.prototxt 有一个参数叫做“snapshot”

net: "path/to/train.prototxt"
.
.
max_iter: 20000
snapshot: 1000
snapshot_prefix: "path/to/caffemodel/"
solver_mode: GPU

例如,如果您修复快照:1000,则每 1000 次迭代将保存一个 .caffemodel 文件,其权重对应于该迭代,无论前一次迭代中的损失是否较小。


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