《21天实战Caffe》学习笔记第10天

在这一天重新看了训练日志，因为在Day6运行手写数字识别代码时，由于刚接触，很多log都没有来得及看。这一天结合相应源码看了看log。

代码实现

逻辑回归分类器的训练

在使用Caffe进行训练时，默认文件路径，自然是针对Caffe根目录的，要在Caffe根目录下执行以下命令。

这里的“默认文件路径”不仅指下面的命令，而且指参数文件中调用其他文件的路径。

$ ./build/tools/caffe train --solver=examples/mnist/lenet_lr_solver.prototxt

练习题1：模型设计与代码实现

Caffe将模型设计与代码实现分开有什么好处？

1.便于模型修改，而不必在每次修改模型时都去改动代码；

2.便于代码的复用。

练习题2：权值文件与状态文件

如果只有Caffe训练好的模型权值文件（.caffemodel）而没有求解器状态文件（.solverstate），能否让网络继续训练？能否对网络精调？

（以下是我胡乱猜的）

应该是可以精调而不能继续训练。
因为迭代次数等信息记录在求解器状态文件（.solverstate）中，没有这些信息不能继续训练；
而网络的可学习参数记录在模型权值文件（.caffemodel），可以以此进行精调。