Caffe自带的测试的实例

Caffe自带的测试的实例

Caffe有自带的数据集：minist和cifar10。

1.   Cd  /home/amax/chunweitian/caffe/data

2.    下载数据

sudosh data/cifar10/get_cifar10.sh

运行成功后，会在data/cifar10/文件下生成一堆bin文件。

 

3.   转换数据格式为lmdb

根目录下执行：

sudosh examples/cifar10/create_cifar10.sh

4.    转换成功后，会在examples/cifar10/文件夹下生成两个文件夹，cifar10_train_lmdb和cifar10_test_lmdb里边的文件就是我们需要的文件。

5.    配置文件

为了节省时间，我们进行快速训练(train_quick),训练分为两个阶段，第一个阶段(迭代4000次)调用配置文件cifar10_quick_solver.prototxt,学习率base_lr为0.001。第二个阶段(迭代1000次)调用配置文件cifar10_quick_solver_lr1.prototxt,学习率base_lr为0.0001。

首先打开cifar10_quick_solver.prototxt文件，执行下面指令，将base_lr设置为0.001。

sudo viexamples/cifar10/cifar10_quick_solver.prototxt

其实，如果你有GPU且已经完全安装好，这一步可以省略，我们这里的GPU是安装好，所以打开文件只是看一下内容并熟练这种方法。

sudotime sh examples/cifar10/train_quick.sh

在GPU下运行时间大约是5分钟，精度是75.08%,最终结果见下面图片。

参考网址：http://m.blog.csdn.net/FUBIN0000/article/details/52422168

 

mnist的参考网址：

http://www.cnblogs.com/denny402/p/5075490.html