《智能系统与技术丛书 深度学习实践：基于Caffe的解析》—3.5测试训练结果
【摘要】 本书摘自《智能系统与技术丛书 深度学习实践：基于Caffe的解析》一文中的第3章，第3.5节，作者是薛云峰。
3.5 测试训练结果
经过上面的训练，我们可以来看看具体使用的训练网络prototxt的写法和测试网络prototxt的写法，重点只是需要使用不同的数据库位置，还有batchsize的数量一般是不一样的。
我们可以看到第一层的层类型（type）是数据型（Data），输出（top）有两个，在Caffe中，示例代码如下：
layer {
name: "cifar"
type: "Data"
top: "data"
top: "label"
include {
phase: TRAIN
}
transform_param {
mean_file: "examples/cifar10/mean.binaryproto"
}
data_param {
source: "examples/cifar10/cifar10_train_lmdb"
batch_size: 111
backend: LMDB
}
}
而测试的prototxt写法则如下所示：
layer {
name: "cifar"
type: "Data"
top: "data"
top: "label"
include {
phase: TEST
}
transform_param {
mean_file: "examples/cifar10/mean.binaryproto"
}
data_param {
source: "examples/cifar10/cifar10_test_lmdb"
batch_size: 1000
backend: LMDB
}
}
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