cifar数据集训练

cifar数据集训练

准备数据库

sudo ./data/cifar10/get_cifar10.sh
sudo ./examples/cifar10/create_cifar10.sh

运行后在examples/cifar10目录里多了两个文件分别是数据集和测试集，以及./mean.binaryproto

该数据集可在cifar10_quick_slover.prototxt里修改配置

训练和测试模型

./examples/cifar10/train_quick.sh

训练后得到.caffemodel的模型，还记不记得在训练的时候会隔一会记录一次，这些模型都被记录下来了，都是可以用的

训练的过程中可能会出现CPU & GPU的错误,这时候把所有的solver.prototxt文件都改成

solver_mode: CPU

就不会出问题了

使用训练好的模型分析数据

指定参数进行分类

python python/classify.py --
model_def examples/cifar10/cifar10_quick.prototxt --
pretrained_model cpu--examples/cifar10/cifar10_quick_iter_4000.caffemodel --
center_only examples/images/cat.jpg --
foo

官网给的python文件，会把训练结果输入到foo文件中

修改classify.py文件

直接用原来的classify.py会出现以下错误

因此进行了修改

​

修改后执行命令

最终结果是猫。

从网上找来一张图片

​

测试成功！！

[注] ：这里加入了标签,在文件./data/cifar10/batches.meta.txt里

这个标签在网上都可以下载到。

​