caffe：需要测试吗？

Question

我有一个非常复杂的网络，占用了我的gpu上的大量内存。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的两倍。是否真的有必要测试我的数据？或者它只是用于可视化，即告诉我我的网是否过度拟合或者是那样的？

我认为这是必要的，但我不知道原因。我的问题是：如何分开培训和测试？我知道你可以做到

test_initialization: false

但是，如果我想测试我的网络，我之后会怎样做？

提前致谢！

Answer 1

如果您的train.prototxt中有TEST阶段，则可以使用命令行测试您的网络。您可以看到此link，其中提到了以下命令行：

    # 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。

您还可以使用Python tutorial来加载经过训练的网络并使用脚本并在现场使用它。这可以被操纵以执行单独的前向传递并将结果与​​您期望的结果进行比较。我不希望这完全开箱即用，所以你必须尝试一些东西。