caffe for windows 训练cifar10

【原文：http://www.th7.cn/system/win/201411/77318.shtml】

1 cifar10数据库

60000张32*32 彩色图片 共10类

50000张训练

10000张测试

下载cifar10数据库：http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-binary.tar.gz

这是binary格式的，所以我们要把它转换成leveldb格式。

2 在../caffe-windows/examples/cifar10文件夹中有一个 convert_cifar_data.cpp

将他include到MainCaller.cpp中。如下：

 

编译....我是一次就通过了 ，在bin文件夹里出现convert_cifar_data.exe。然后 就可以进行格式转换。binary→leveldb

可以在bin文件夹下新建一个input文件夹。将cifar10.binary文件放在input文件夹中，这样转换时就不用写路径了。

cmd进入bin文件夹

执行后，在output文件夹下有cifar_train_leveldb和cifar_test_leveldb两个文件夹。里面是转化好的leveldb格式数据。

当然，也可以写一个bat文件处理，方便以后再次使用。

3 下面我们要求数据图像的均值

编译../../tools/comput_image_mean.cpp

编译成功后，没有出现comput_image_mean.exe。没关系，我们还有maincaller.exe。接下来求mean

cmd进入bin。

执行后，在bin文件夹下出现一个mean.binaryproto文件，这就是所需的均值文件。

4 训练cifar网络

在.../examples/cifar10文件夹里已经有网络的配置文件，我们只需要将cifar_train_leveldb和cifar_test_leveldb两个文件夹还有mean.binaryproto文件拷到cifar0文件夹下。

修改cifar10_quick_train.prototxt中的source: "cifar-train-leveldb"    mean_file: "mean.binaryproto" 和cifar10_quick_test.prototxt中的source: "cifar-test-leveldb"
    mean_file: "mean.binaryproto"就可以了，

后面再训练就类似于MNIST的训练。写一个train_quick.bat，内容如下：

copy ..//..//bin//MainCaller.exe ..//..//bin//train_net.exeSET GLOG_logtostderr=1"../../bin/train_net.exe" cifar10_quick_solver.prototxt  pause

先编译一遍 train_net.cpp

运行train_quick.bat

  

5 运行结果

1 cifar10数据库

60000张32*32 彩色图片 共10类

50000张训练

10000张测试

下载cifar10数据库：http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-binary.tar.gz

这是binary格式的，所以我们要把它转换成leveldb格式。

2 在../caffe-windows/examples/cifar10文件夹中有一个 convert_cifar_data.cpp

将他include到MainCaller.cpp中。如下：

 

编译....我是一次就通过了 ，在bin文件夹里出现convert_cifar_data.exe。然后 就可以进行格式转换。binary→leveldb

可以在bin文件夹下新建一个input文件夹。将cifar10.binary文件放在input文件夹中，这样转换时就不用写路径了。

cmd进入bin文件夹

执行后，在output文件夹下有cifar_train_leveldb和cifar_test_leveldb两个文件夹。里面是转化好的leveldb格式数据。

当然，也可以写一个bat文件处理，方便以后再次使用。

3 下面我们要求数据图像的均值

编译../../tools/comput_image_mean.cpp

编译成功后，没有出现comput_image_mean.exe。没关系，我们还有maincaller.exe。接下来求mean

cmd进入bin。

执行后，在bin文件夹下出现一个mean.binaryproto文件，这就是所需的均值文件。

4 训练cifar网络

在.../examples/cifar10文件夹里已经有网络的配置文件，我们只需要将cifar_train_leveldb和cifar_test_leveldb两个文件夹还有mean.binaryproto文件拷到cifar0文件夹下。

修改cifar10_quick_train.prototxt中的source: "cifar-train-leveldb"    mean_file: "mean.binaryproto" 和cifar10_quick_test.prototxt中的source: "cifar-test-leveldb"
    mean_file: "mean.binaryproto"就可以了，

后面再训练就类似于MNIST的训练。写一个train_quick.bat，内容如下：

copy ..//..//bin//MainCaller.exe ..//..//bin//train_net.exeSET GLOG_logtostderr=1"../../bin/train_net.exe" cifar10_quick_solver.prototxt  pause

先编译一遍 train_net.cpp

运行train_quick.bat

  

5 运行结果