为了caffe（六）学人家博客的---第二天

为了caffe（六）学人家博客的---第二天

 

 

caffe的python接口学习（1）：生成配置文件

 

 

就是用ｐｙｔｈｏｎ写代码，生成训练prototxt文件和验证prototxt文件。（之前没有写过prototxt，都是用的现成的），

 

因为prototxt里面会写上，数据层的数据来源（比如来自lmdb文件，或者直接来自图片文件也行），所以就要在生成prototxt文件的代码里写入数据来源的路径

 

如果不用python写代码生成prototxt文件，那也可以直接打开一个空白文件，一层层的写ｌａｙｅｒ，不过那样可能一不小心就出错了，也麻烦

 

 

 

caffe的python接口学习（2）：生成solver文件 

 

 

感觉这些生成训练prototxt文件和验证prototxt文件和solver.prototxt文件的　python都是楼主自己写的吧，而不某个官方教程里面的东西。楼主水平真是高，就像冰山一角一样

 

caffe的python接口学习（3）：训练模型（training)

 

 

 

整个的过程都可以用ｐｙｔｈｏｎ和ｃ＋＋命令行解决，　有的地方两者都可用，选其一。。。

 

 

caffe的python接口学习（4）：mnist实例---手写数字识别 

 

深度学习的第一个实例一般都是mnist，只要这个例子完全弄懂了，其它的就是举一反三的事了。

 

 

 

一、数据准备

官网提供的mnist数据并不是图片，但我们以后做的实际项目可能是图片。因此有些人并不知道该怎么办。在此我将mnist数据进行了转化，变成了一张张的图片，我们练习就从图片开始。mnist图片数据我放在了百度云盘。

（这个转化过程可以用c＋＋和opencv做的，，，，也可以用python做（这时不用opencv了））

 

 

 

然后：

用python生成配置文件，就是train.prototxt和test.prototxt,,,楼主这里用了leNet网络

用python生成参数文件，就是solver.prototxt

用python开始训练，生成caffemodel

 

注意：

sudo python mnist/mnist.py

dong@dong-Lenovo-G480:~$ sudo python mnist/mnist.py

Traceback (most recent call last):

  File "mnist/mnist.py", line 3, in

    import caffe

ImportError: No module named caffe

dong@dong-Lenovo-G480:~$ sudo python mnist/mnist.py

Traceback (most recent call last):

  File "mnist/mnist.py", line 3, in

    import caffe

ImportError: No module named caffe

不行

但是去掉sudo 就ｏｋ了　　不知道为什么？？？

 

 

 

参数解释：

ＴＲＡＩＮ数据集　60000张  分为10类

　　　   TEST数据集　　　 10000张　分类 10类

 

数据层分２种，train和test　，分别对应一个train.prototxt和一个test.prototxt文件，两个文件大同小异，只是数据层不同，最后的输出层，test.prototxt比train.prototxt多了输出精度。

（确实有些train和test数据层都在一个prototxt文件里面，我还不懂，另作讨论）

 

 

 

 

数据层分２种，train和test，每一个都有一个batch_size

 

以train为例

设　batch_size为６４，就是每次训练６４张图片，理解为每次给ＧＰＵ６４张图片

那么就需要Ｎ次，才能跑完一遍６００００个训练数据，处理完一遍，叫做一代，英文叫epoch

那么　Ｎ就是　６００００／６４＝９37.5约等于938，　＝　test_interval，（test_interval是用于训练的时候，test_iter是用于测试的时候）

所以训练９３８次就是完整的训练了一次，就要测试一下。如果想要１００代，就设max_iter＝93800(也不能从英文字面上理解，这个的意思是93800次训练６４张图片，93800次给ＧＰＵ６４张图片)

 

 

 

训练完一次就要测试一次，

在test.prototxt里面设batch_size　＝　１００，每次测１００张图，就是给ＧＰＵ１００张图

所以　test_iter = 10000/100=100,才算完成了一次完成的数据测试

 

 

成功了

 

截取中间一段：

I0830 12:38:06.470535  4351 solver.cpp:244]     Train net output #0: SoftmaxWithLoss1 = 0.00935682 (* 1 = 0.00935682 loss)

I0830 12:38:06.470548  4351 sgd_solver.cpp:106] Iteration 6520, lr = 0.0001

I0830 12:38:08.155113  4351 solver.cpp:228] Iteration 6540, loss = 0.000966468

I0830 12:38:08.155165  4351 solver.cpp:244]     Train net output #0: SoftmaxWithLoss1 = 0.000966544 (* 1 = 0.000966544 loss)

I0830 12:38:08.155187  4351 sgd_solver.cpp:106] Iteration 6540, lr = 0.0001

I0830 12:38:09.839825  4351 solver.cpp:228] Iteration 6560, loss = 9.36573e-05

I0830 12:38:09.839879  4351 solver.cpp:244]     Train net output #0: SoftmaxWithLoss1 = 9.37316e-05 (* 1 = 9.37316e-05 loss)

I0830 12:38:09.839900  4351 sgd_solver.cpp:106] Iteration 6560, lr = 0.0001

I0830 12:38:10.261059  4351 solver.cpp:454] Snapshotting to binary proto file /home/dong/mnist/lenet_iter_6566.caffemodel

I0830 12:38:10.324697  4351 sgd_solver.cpp:273] Snapshotting solver state to binary proto file /home/dong/mnist/lenet_iter_6566.solverstate

I0830 12:38:10.327386  4351 solver.cpp:337] Iteration 6566, Testing net (#0)

I0830 12:38:14.178642  4351 solver.cpp:404]     Test net output #0: Accuracy1 = 0.9912

I0830 12:38:14.178798  4351 solver.cpp:404]     Test net output #1: SoftmaxWithLoss1 = 0.0275033 (* 1 = 0.0275033 loss)

I0830 12:38:15.385162  4351 solver.cpp:228] Iteration 6580, loss = 0.00669877

I0830 12:38:15.385224  4351 solver.cpp:244]     Train net output #0: SoftmaxWithLoss1 = 0.00669885 (* 1 = 0.00669885 loss)

I0830 12:38:15.385239  4351 sgd_solver.cpp:106] Iteration 6580, lr = 0.0001

 

 

解释深绿色部分，在１０秒的时候，保存了 caffemodel文件，进过４秒测试，显示精度

解释蓝色部分　　就是938，　＝　test_interval　　每９３８次，也就是每训练完了全部的完整的训练集，就测试一次

解释深红色部分，，，这个就是网络文件prototxt最后一层的那个top，就是输出，， SoftmaxWithLoss1，下次试试改成 SoftmaxWithLoss_hahahaha 看看效果

 

 

截取最最最后面的内容

 

 

I0830 12:42:12.227732  4351 sgd_solver.cpp:106] Iteration 9300, lr = 1e-05

I0830 12:42:13.912281  4351 solver.cpp:228] Iteration 9320, loss = 0.0037416

I0830 12:42:13.912328  4351 solver.cpp:244]     Train net output #0: SoftmaxWithLoss1 = 0.00374172 (* 1 = 0.00374172 loss)

I0830 12:42:13.912343  4351 sgd_solver.cpp:106] Iteration 9320, lr = 1e-05

I0830 12:42:15.596761  4351 solver.cpp:228] Iteration 9340, loss = 0.00954666

I0830 12:42:15.596817  4351 solver.cpp:244]     Train net output #0: SoftmaxWithLoss1 = 0.00954678 (* 1 = 0.00954678 loss)

I0830 12:42:15.596832  4351 sgd_solver.cpp:106] Iteration 9340, lr = 1e-05

I0830 12:42:17.281905  4351 solver.cpp:228] Iteration 9360, loss = 0.00011646

I0830 12:42:17.281954  4351 solver.cpp:244]     Train net output #0: SoftmaxWithLoss1 = 0.000116582 (* 1 = 0.000116582 loss)

I0830 12:42:17.281970  4351 sgd_solver.cpp:106] Iteration 9360, lr = 1e-05

I0830 12:42:18.882935  4351 solver.cpp:454] Snapshotting to binary proto file /home/dong/mnist/lenet_iter_9380.caffemodel

I0830 12:42:18.946923  4351 sgd_solver.cpp:273] Snapshotting solver state to binary proto file /home/dong/mnist/lenet_iter_9380.solverstate

I0830 12:42:18.974546  4351 solver.cpp:317] Iteration 9380, loss = 0.00249967

I0830 12:42:18.974599  4351 solver.cpp:337] Iteration 9380, Testing net (#0)

I0830 12:42:22.825633  4351 solver.cpp:404]     Test net output #0: Accuracy1 = 0.9914

I0830 12:42:22.825680  4351 solver.cpp:404]     Test net output #1: SoftmaxWithLoss1 = 0.0272464 (* 1 = 0.0272464 loss)

I0830 12:42:22.825700  4351 solver.cpp:322] Optimization Done.

 

还是有不懂的　那个 Accuracy很好理解，但是SoftmaxWithLoss1 = 0.0272464 (* 1 = 0.0272464 loss) 是什么意思？还不懂？

 

 

 

 

自己修改试试　　　１修改s.display = 1000　　减少显示

　　２修改s.snapshot_prefix = root+'mnist/lenethaha'   #修改caffemodel 前缀　看看什么效果？效果就是 lenethaha后面系统自己加上了迭代的次数，

举例：lenethaha_iter_2814.solverstate

 

 

 

ps: 训练和测试的顺序是什么样的？　　

不是：　　

　先训练跑一遍，再测试跑一遍，跑测试的时候不停的出accuracy和loss，这样的话accuracy和loss就不会变化了，跟观察到的不一样

 

我猜是：　　　

先跑一遍完整的训练集数据，这时候得到了一个caffemodel（caffemodel本质上是一堆参数，这些参数是y=f(wx+b)中的ｗ和ｂ，第８节讲到了这个，这些参数不一定会以caffemodel的文件格式保存下来，这就涉及到参数snap_shot，它表示多少次完整训练之后，换个说法，多少代之后保存一次caffemodel文件），对于这个caffemodel跑一遍完整的测试数据，得到一个accuracy和loss，再跑一遍完整的训练集数据，这时候又可以得到了一个caffemodel，再一次对于这个caffemodel跑一遍完整的测试数据，就再一次得到一个accuracy和loss，一般来说这个accuracy上升和loss降低。。。。这也符合观察到的情况

 

ｐｓｓ：　那么这个训练和测试的过程怎么对应，网络图呢？比如在mnsit上,以上说的这些怎么对应leNet的那个网络结构？？　　

我猜的:

那就是无数次的运行这个网络图，从上往下的，　第一次运行之后这个网络中会有很多参数，第二次这些图输入之后，网络中的参数就改变了，优化了，所以就会使得accuracy上升和loss降低。无数次输入图片，改变参数之后，网络达到一个很优化的各个参数。如果这时候测试它，会得到很高accuracy和很低的loss。

这个参数就是卷积核的数值，卷积核大小是固定的，但是它的每个点上的数值，是一次次优化最终确定的。还有不但是卷积核的数值，还有偏置量也是通过优化确定的。。 第８节讲到了这个caffe的python接口学习（8）：caffemodel中的参数及特征的抽取

 

 

我感觉我已经很接近真像了。　　　根据以往经验就算老师不问的详细，我最好说的详细，显得牛逼

 

 

ｐｓｓ：

（确实有些train和test数据层都在一个prototxt文件里面，我还不懂，另作讨论）

我知道了

如果是一个文件里　　　那就是　net: "examples/mnist/lenet_train_test.prototxt"

如果分开就是　　　test_net: “/home/xxx/data/val.prototxt”

　　　　　　　　　train_net: “/home/xxx/data/proto/train.prototxt”　

对应的　python里面生成代码就是：

　 　s.train_net =train_net

     　s.test_net.append(test_net)

 

 

 

caffe的python接口学习（5）：生成deploy文件

 

如果要把训练好的模型拿来测试新的图片，那必须得要一个deploy.prototxt文件，这个文件实际上和test.prototxt文件差不多，也是个网络，只 是头尾不相同而也。deploy文件没有第一层数据输入层，也没有最后的Accuracy层，但最后多了一个Softmax概率层。

这个deploy.prototxt文件在前面用c++命令行做分类的时候，也提到过，当时还不知道是个啥。Caffe学习系列(20)：用训练好的caffemodel来进行分类

 

 

 

楼主用了python代码生成这个文件

楼主说：

这个文件不推荐用代码来生成，反而麻烦。大家熟悉以后可以将test.prototxt复制一份，修改相应的地方就可以了，更加方便。

 

 注意学习deploy文件的，需要更多的资料，原作者这里是不够的，更多的参考http://blog.csdn.net/u010417185/article/details/52137825  等等等

 

caffe的python接口学习（6）：用训练好的模型（caffemodel）来分类新的图片

终于快要完成了。

 

前面那个分类是识别物体的，基于imagenet数据集，用了caffenet网络

这回是mnist数据集，用leNet网络

 

 

 

用python实现啊，载入caffemodel文件，载入deploy.prototxt文件，输入测试图片，会的到属于某个类别概率，取最大的概率那个

 

 

原代码有个小错误，也在评论里解决了，就是：

博主，这个有问题order=prob.argsort()[0] 
将概率值排序，取出最大值所在的序号 应该是倒数第一个所以是-1
order=prob.argsort()[-1]

 

 

 

 

楼主说：

经过前面两篇博文的学习，我们已经训练好了一个caffemodel模型，并生成了一个deploy.prototxt文件，现在我们就利用这两个文件来对一个新的图片进行分类预测。

我们从mnist数据集的test集中随便找一张图片，用来进行实验。

 

 

 

 

 

 

 

 

caffe的python接口学习（7）：绘制loss和accuracy曲线 

 

 

 

 

试了试spyder　，挺好啊哈

 

 

 

 

caffe的python接口学习（8）：caffemodel中的参数及特征的抽取

 

 

如果用公式  y=f(wx+b)

来表示整个运算过程的话，那么w和b就是我们需要训练的东西，w称为权值，在cnn中也可以叫做卷积核（filter），b是偏置项。f是激活函数，有sigmoid、relu等。x就是输入的数据。

数据训练完成后，保存的caffemodel里面，实际上就是各层的w和b值。

 

 

看了看，还不太理解