Caffe snapshots: .solverstate vs .caffemodel

Question

При подготовке сети снимки, сделанные каждые N итераций, объединяются в две формы. Один из них - файл .solverstate, который, как я полагаю, является именно тем, что он звучит, сохраняя состояние функций потерь и градиентов и т. Д. Другой файл .caffemodel, который я знаю, хранит подготовленные параметры.

.caffemodel - это файл, который вам нужен, если вы хотите предварительно подготовленную модель, поэтому я думаю, что это также файл, который вы хотите, если вы собираетесь тестировать свою сеть.

WWhat is .solverstate хорошо для? В this tutorial похоже, что вы можете возобновить обучение, но как это отличается от использования .caffemodel? Имеет ли .solverstate также ту же информацию, что и .caffemodel? Иными словами, это .caffemodel только подмножество .solverstate?

Answer 1

Файл solverstate, как передает его имя, хранит состояние решателя, а не информацию, относящуюся к результатам классификации. Модель сохраняется как файл caffemodel, которую вы можете использовать для получения результатов классификации для ваших данных. Если вы хотите настроить свою сеть, вы можете использовать предварительно подготовленный файл caffemodel. Это позволит сэкономить время, так как вашей сети не нужно учиться с нуля. Но в случае, если ваше нынешнее обучение необходимо остановить, из-за отключения питания или неожиданной перезагрузки, вы можете возобновить свою тренировочную форму предыдущего моментального снимка решателя. Разница между использованием файла solverstate и файла caffemodel заключается в том, что первый позволяет вам завершить свое обучение заранее, в то время как последний может потребовать изменений в определенных параметрах обучения, таких как максимальное количество итераций.