caffe測試訓練好的caffemodel和記錄每層的執行時間
我用的是ubuntu的caffe。
在caffe的目錄下
在terminal中執行以下命令用以測試已經訓練好的caffemodel的accuracy：
（或者將以下命令放在.sh檔案中執行）
./build/tools/caffe test --model=/examples/mnist/lenet_train_test.prototxt --weights= /examples/mnist/lenet_iter_20000.caffemodel
#具體model和weights根據需要的model位置改變
類似地，如果用把上面的命令中test改成time可以記錄每層用時
./build/tools/caffe time --model=/examples/mnist/lenet_train_test.prototxt --weight = /examples/mnist/lenet_iter_20000.caffemodel
可以在後面加上“--iteration=10”之類的來控制迴圈次數，如果是一個大型的模型的話。
相關推薦
caffe測試訓練好的caffemodel和記錄每層的執行時間
我用的是ubuntu的caffe。 在caffe的目錄下 在terminal中執行以下命令用以測試已經訓練好的caffemodel的accuracy： （或者將以下命令放在.sh檔案中執行） ./build/tools/caffe test --model=/example
DeepLearning（基於caffe）實戰專案（4）--Matlab測試訓練好的model
好了，現在我們已經訓練好自己的model，如何用這個model去預測我們待測樣本的標籤，就成了一個需要解決的問題。 這裡我們主要說的是Matlab程式呼叫訓練好的model
Caffe用訓練好的模型測試圖片
這是一個python指令碼，用訓練好的caffemodel來測試圖片，接下來直接上程式碼，裡面有詳細解釋，大部分你要修改的只是路徑，另外在這個指令碼的基礎上你可以根據自己的需要進行改動。 需要的東西：訓練好的caffemodel，deploy.prototxt
caffe利用訓練好的模型進行實際測試
官方版demo import numpy as np import os import sys import cv2 caffe_root = 'your caffe root' sys.path.insert(0, caffe_root + '/py
caffe 用訓練好的模型提取圖片特徵（使用自帶classify.py和classifier.py）
原材料： 1）訓練好的caffemodel 2) 定義網路結構的deploy.prototxt配置檔案 3） 訓練時使用的mean檔案，在/cafferoot/python/classify.py的demo中，要求使用的是.npy格式的meanfile，如果我們手上有的是
Caffe中用訓練好的模型測試，deploy檔案的修改方法
訓練好網路模型後，需要在測試集上驗證模型分類的正確率，這時，就需要把訓練的網路檔案net.prototxt修改為deploy.prototxt，然後再進行測試。 輸入資料層改動如下： name: "SpecNet" layer { name: "sp
DL開源框架Caffe | 用訓練好的模型對資料進行預測
一句話理解Caffe： Caffe的萬丈高樓（Net）是按照我們設計的圖紙（prototxt），用很多磚塊（Blob）築成一層層（Layer）樓房，最後通過某些手段（Solver）進行簡裝修（Train）/精裝修（Finetune）實現的，另外每個樓層都可
訓練好caffemodel後，提取人臉圖片的特徵向量
這篇部落格主要介紹下用C++程式碼，提取出一張人臉圖片的特徵向量，這裡的網路，是上文中用到了center loss的網路，根據論文裡介紹的，我們提取出人臉圖片以及該圖片的上下翻轉圖各自經過網路在fc5層輸出的特徵向量，然後將兩者拼起來，形成一個2倍維數的特徵向量，該
php記錄代碼執行時間
取出 echo 一個 返回 true ech 時間 就是 類型 $t1 = microtime(true); // ... 執行代碼 ... $t2 = microtime(true); echo ‘耗時‘.round($t2-$t1,3).‘秒‘; 簡單說一下. mi
java獲取某段程式碼執行時間和js獲取方法執行時間
java獲取某段程式碼執行時間和js獲取方法執行時間 java // 測試執行時間 long startTime = System.currentTimeMillis(); 程式碼段...... // 結束時間 long endTime = Syst
記錄java程式碼執行時間
long startTime = System.currentTimeMillis(); //do something long endTime = System.currentTimeMillis(); System.out.println("程式執行時間："
一道面試題，記錄PHP的執行時間
答案 pan 面試題 gettime fun 希望 get lob 復制粘貼 網上不少誤導信息，實際上這個答案在PHP源碼中的Zend文件夾下bench.php是有的 在此糾正下網絡上復制粘貼造成的錯誤。希望後來人少踩點坑。 function getmicrotime()
linux查看歷史操作記錄並且顯示執行時間
bashrc history profile vim char exp 並且 har 之前 vim ~/.bashrc 或者 ~/.bash_profile 增加：export HISTTIMEFORMAT="%F %T " 查看歷史記錄之前先執行：
caffe之利用mnist資料集訓練好的lenet_iter_10000.caffemodel模型測試一張自己的手寫體數字
1.安裝一些基本依賴項： $ sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler $ sudo
用caffe訓練好的lenet_iter_10000.caffemodel測試單張mnist圖片
準備一張手寫數字圖片 注意在depoy.prototxt檔案中指定正確的該圖片的通道數。 準備一個均值檔案 因為classify.py中的測試介面caffe.Classifier需要訓練圖片的均值檔案作為輸入引數，而實際lenet-5訓練時
caffe的python介面學習（6）：用訓練好的模型（caffemodel）來分類新的圖片
#coding=utf-8import caffeimport numpy as nproot='/home/xxx/' #根目錄deploy=root + 'mnist/deploy.prototxt' #deploy檔案caffe_model=root + 'mnist/lenet_iter
Caffe學習：4. 使用訓練好的caffemodel（python）
在嘗試過 mnist 資料集進行測試後，想要對任意一張圖片進行識別測試，所以將目光瞄準了GoogleNet。在Caffe安裝好後就會有GoogleNet的example，在model種就可以找到。 ————————————————————————————————————
使用Caffe和訓練好的model從影象中提取某一層特徵
有時我們並不是需要分類結果，只要某一層的特徵，作為 影象的特徵表示。 #encoding=utf8 ''' python2.7 ''' import numpy as np import os import argparse import caffe import sys impor
深度學習Caffe實戰筆記（21）Windows平臺 Faster-RCNN 訓練好的模型測試資料
前一篇部落格介紹瞭如何利用Faster-RCNN訓練自己的資料集，訓練好會得到一個模型，這篇部落格介紹如何利用訓練好的模型進行測試資料。 1、訓練好的模型存放位置 訓練好的模型存放在faster_rcnn-master\output\faster_rcnn_
Caffe學習系列(20)：用訓練好的caffemodel來進行分類
#coding=utf-8 #載入必要的庫 import numpy as npimport sys,os #設定當前目錄 caffe_root = '/home/xxx/caffe/' sys.path.insert(0, caffe_root + 'python') import caffe os.c