本文主要是给大家介绍了caffe的python插口形成solver文件详细说明学习培训实例，感兴趣的小伙伴可以参考借鉴一下，希望可以有一定的帮助，祝愿大家多多的不断进步，尽早涨薪
也有一些基本参数必须计算出来的，并不是乱设定。
solver.prototxt的文件参数设置
caffe在训练的时候，需要一些参数设置，我们一般将这些参数设置在一个叫solver.prototxt的文件里面，如下：
base_lr:0.001
display:782
gamma:0.1
lr_policy:“step”
max_iter:78200
momentum:0.9
snapshot:7820
snapshot_prefix:“snapshot”
solver_mode:GPU
solver_type:SGD
stepsize:26067
test_interval:782
test_iter:313
test_net:“/home/xxx/data/val.prototxt”
train_net:“/home/xxx/data/proto/train.prototxt”
weight_decay:0.0005
假定我们会有50000个svm分类器，batch_size为64，即每批号解决64个样版，那必须迭代更新50000/64=782次才处理完毕一回每一个样版。我们可以把处理完毕一回每一个样版，称作新一代，即epoch。因此，这儿的test_interval设成782，即处理完毕一回每一个训练数据后，才要进行测试。假如我们想练习100代，就需要设定max_iter为78200.
同样，若是有10000个检测样版，batch_size设成32，那必须迭代更新10000/32=313次才全面地检测完一回，因此设定test_iter为313.
学习率变化规律我们设置为随着迭代次数的增加，慢慢变低。总共迭代78200次，我们将变化lr_rate三次，所以stepsize设置为78200/3=26067，即每迭代26067次，我们就降低一次学习率。
生成solver文件
下面是生成solver文件的python代码，比较简单：
#-*-coding:utf-8-*-
"""
Created on Sun Jul 17 18:20:57 2016
author:root
"""
path='/home/xxx/data/'
solver_file=path+'solver.prototxt'#solver文件保存位置
sp={}
sp['train_net']=‘“'+path+'train.prototxt”'#训练配置文件
sp['test_net']=‘“'+path+'val.prototxt”'#测试配置文件
sp['test_iter']='313'#测试迭代次数
sp['test_interval']='782'#测试间隔
sp['base_lr']='0.001'#基础学习率
sp['display']='782'#屏幕日志显示间隔
sp['max_iter']='78200'#最大迭代次数
sp['lr_policy']='“step”'#学习率变化规律
sp['gamma']='0.1'#学习率变化指数
sp['momentum']='0.9'#动量
sp['weight_decay']='0.0005'#权值衰减
sp['stepsize']='26067'#学习率变化频率
sp['snapshot']='7820'#保存model间隔
sp['snapshot_prefix']=‘"snapshot"'#保存的model前缀
sp['solver_mode']='GPU'#是否使用gpu
sp['solver_type']='SGD'#优化算法
def write_solver():
#写入文件
with open(solver_file,'w')as f:
for key,value in sorted(sp.items()):
if not(type(value)is str):
raise TypeError('All solver parameters must be strings')
f.write('%s:%sn'%(key,value))
if __name__=='__main__':
write_solver()执行上面的文件，我们就会得到一个solver.prototxt文件，有了这个文件，我们下一步就可以进行训练了。
当然，如果你觉得上面这种键值对的字典方式，写起来容易出错，我们也可以使用另外一种比较简便的方法，没有引号，不太容易出错，如下:
简便的方法
#-*-coding:utf-8-*-
from caffe.proto import caffe_pb2
s=caffe_pb2.SolverParameter()
path='/home/xxx/data/'
solver_file=path+'solver1.prototxt'
s.train_net=path+'train.prototxt'
s.test_net.append(path+'val.prototxt')
s.test_interval=782
s.test_iter.append(313)
s.max_iter=78200
s.base_lr=0.001
s.momentum=0.9
s.weight_decay=5e-4
s.lr_policy='step'
s.stepsize=26067
s.gamma=0.1
s.display=782
s.snapshot=7820
s.snapshot_prefix='shapshot'
s.type=“SGD”
s.solver_mode=caffe_pb2.SolverParameter.GPU
with open(solver_file,'w')as f:
f.write(str(s))
训练模型（training)
如果不进行可视化，只想得到一个最终的训练model,那么代码非常简单，如下:
import caffe
caffe.set_device(0)
caffe.set_mode_gpu()
solver=caffe.SGDSolver('/home/xxx/data/solver.prototxt')
solver.solve()综上所述，这篇文章就给大家介绍完毕了，希望可以给大家带来帮助。
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