Caffe+Python接口测试MNIST--下载和准备数据

在配置完caffe的python接口后，运行mnist 的测试

http://www.cnblogs.com/linyuanzhou/p/6012231.html

提示信息如下：

***Check failure stack trace***

弄了一个下午都不知道什么原因，后来猜测是不是数据没有下载，然后下载数据。

参考官方文件：http://nbviewer.jupyter.org/github/BVLC/caffe/blob/master/examples/01-learning-lenet.ipynb

他人博客：http://blog.csdn.net/qq_14845119/article/details/52415090

# Download data
!data/mnist/get_mnist.sh
# Prepare data
!examples/mnist/create_mnist.sh

参考上述两个文档，用txt打开

下载和准备数据

1)下载数据

http://yann.lecun.com/exdb/mnist/

共有4组数据：

将4个文件解压到你的caffe目录下，例如：..\caffe-master\data\mnist

2）准备数据

将数据改成lmdb数据文件

可在caffe根目录下创建.dat文件，内容如下：

.\Build\x64\Release\convert_mnist_data.exe .\data\mnist\train-images.idx3-ubyte .\data\mnist\train-labels.idx1-ubyte .\examples\mnist\mnist_train_lmdb   
echo.   
.\Build\x64\Release\convert_mnist_data.exe .\data\mnist\t10k-images.idx3-ubyte   .\data\mnist\t10k-labels.idx1-ubyte .\examples\mnist\mnist_test_lmdb  
pause 

成功后进行数据训练，如果不成功请查看自己的文件夹是否正确。

3）训练和测试

训练直接同上面修改数据一下，建立.mat文件，注意lenet_solver.prototxt 文件中的solver的mode设置GPU/CPU，无GPU设置成CPU,内容如下：

.\Build\x64\Release\caffe.exe train --solver=.\examples\mnist\lenet_solver.prototxt  
pause  

会跳出虚拟程序台进行数据训练

或者

在Python中利用一开始提及的测试文件进行mnist测试，结果如http://www.cnblogs.com/linyuanzhou/p/6012231.html所示

在Python中进一步调用，参考官方文件：

http://nbviewer.jupyter.org/github/BVLC/caffe/blob/master/examples/01-learning-lenet.ipynb

本文只提及文件中所提的下载和准备数据的内容。

Have a good night!