caffe：需要测试吗？
caffe: Test needed?
我有一个非常复杂的网络，占用了我的 gpu 大量内存。我发现如果我训练和测试我的数据（这是标准情况），内存使用量是我只进行训练时的两倍。真的有必要测试我的数据吗？或者它只是用于可视化，即告诉我我的网络是否过度拟合或类似的事情？
我认为这是必要的，但我不知道原因。我的问题是：如何分离训练和测试？我知道你可以做到
test_initialization: false
但是如果我想测试我的网络，之后我该怎么做呢？
提前致谢！
如果您的 train.prototxt 中有一个测试阶段，您可以使用命令行来测试您的网络。你可以看到这个link，他们提到了以下命令行：
# score the learned LeNet model on the validation set as defined in the
# model architeture lenet_train_test.prototxt
caffe test -model examples/mnist/lenet_train_test.prototxt -weights
examples/mnist/lenet_iter_10000.caffemodel -gpu 0 -iterations 100
您可以对其进行编辑以测试您的网络。
还有一个 Python tutorial 你可以按照脚本加载经过训练的网络并在现场使用它。这可以被操纵以执行单独的前向传递并将结果与您的预期进行比较。我不希望它能完全开箱即用，因此您将不得不尝试一些东西。
我有一个非常复杂的网络，占用了我的 gpu 大量内存。我发现如果我训练和测试我的数据（这是标准情况），内存使用量是我只进行训练时的两倍。真的有必要测试我的数据吗？或者它只是用于可视化，即告诉我我的网络是否过度拟合或类似的事情？
我认为这是必要的，但我不知道原因。我的问题是：如何分离训练和测试？我知道你可以做到
test_initialization: false
但是如果我想测试我的网络，之后我该怎么做呢？
提前致谢！
如果您的 train.prototxt 中有一个测试阶段，您可以使用命令行来测试您的网络。你可以看到这个link，他们提到了以下命令行：
# score the learned LeNet model on the validation set as defined in the
# model architeture lenet_train_test.prototxt
caffe test -model examples/mnist/lenet_train_test.prototxt -weights
examples/mnist/lenet_iter_10000.caffemodel -gpu 0 -iterations 100
您可以对其进行编辑以测试您的网络。
还有一个 Python tutorial 你可以按照脚本加载经过训练的网络并在现场使用它。这可以被操纵以执行单独的前向传递并将结果与您的预期进行比较。我不希望它能完全开箱即用，因此您将不得不尝试一些东西。