【caffe学习】caffe第二个比较典型的识别例子CIFAR_10的运行详解

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文件说明：

　　　　　１=== 这是caffe的第二个比较典型的例子Cifar10

      　　　 2 === 详细分析了Cifar10的数据集和模型结构

　   　　　 3 === 给出了Cifar10的运行步骤

运行环境：

　　　　　Ubantu14.04 +caffe+python可视化接口

时间地点：

　　　　　陕西师范大学-------2017.1.16

参考资料：

　　　　　http://blog.csdn.net/maweifei/article/details/52981425

　　　　　http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html　　　　　

（一）CIFAR10简介

　　　　Cifar10是是由Hinton的两大弟子Alex Krizhevsky,ilya Sutskever收集的一个用于普适物体识别的数据集。Cifar是加拿大政府牵头投资的一个先进科学项目研究所。Hinton，Bengio以及他的学生在2004年拿到了Cifar投资的少量资金,建立了神经计算和自适应感知项目。这个项目集结了不少的计算机科学家，生物学家，电气工程师，神经科学家，心理学家，加速推动了ＤＬ的进程。从这个阵容来看，DL已经和ML系的数据挖掘分的很远了。

　　　　DL强调的是自适应感知和人工智能，是计算机与神经科学的交叉。DM强调的是告诉，大数据，统计数学分析，是计算机与数学的交叉。

（二）Cifar-10数据集简介

　　　　1 === Cifar-10由60000张32*32的ＲＧＢ(三通道)彩色图构成，共１０个分类

　　　　2 === 其中50000张为训练样本(训练集)，10000为测试样本（测试集）

　　　　3 === 注意

　　　　　　　　　 (1)　－－－　这个数据集做大的特点在于将识别迁移到普适物体

     　　　　　　　  (2)　－－－　可以将10分类问题扩展至100类物体的分类，甚至1000类和更多类的物体分类

　　　　　　　　   (3)　－－－　该示例 中的数据集存放在一个10000*3072数组中-－－－10000张图片×每张图片的像素数组

　　　　　　　　　(4)　－－－　3072存储了一个32*32的彩色图片(3*32*32=3*1024=3072)

  　　　　　　　　 (5)　－－－　numply的前1024位是RGB图像中的R分量像素值，中间的1024位是G分量的像素值，最后的1024是B分量的像素值

　　　　　　　　　(6)　－－－　Cifar10这个例子只能用于[小图片]的分类，类似于前面所讲的Mnist示例，主要用于【手写数字的识别一样】

（三）Cifar-10数据集的示例图

（四）Cifar10所使用的卷积神经CNN的网络模型

　　　　1 === DL的的两大核心：数据+模型，数据集在上面已经详细给出，下面是Caffe10中所使用的网络(net)模型

　　　　 2 === 该模型在caffe安装目录下，文件名为：cifar10_quick_train_test.prototxt。具体路径为/home/wei/caffe/examples/cifar10/cifar10_quick_train_test.prototxt

    　　   3 === 该CNN-NET主要由：卷基层，POOLing层，非线性变换层，局部对比归一化线性分类器等组成

             4 === 如下所示

（五）Cifar-10示例的具体训练操作过程

　　　　　1 === 下载数据集

　　　　　　　　执行下面的命令：sudo sh ./data/cifar10/get_cifra10.sh　　　(注：该命令是在linux操作系统终端的Caffe目录下运行的)，如下图所示

　　　　　　　　

　　　　　　　 下载完成后　在/home/wei/caffe/data/cifar10 文件目录下看到以下的二进制文件数据　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

　　　　2 === 将刚下载进来的【二进制数据文件】转换成【caffe所识别的LMDB格式的数据库形式】，并且计算数据集的均值文件

                       1 === 数据格式的转化和计算均值所要使用的所有shell命令都被写在了一个shell脚本中，所以我们只需要运行这个shell脚本就可以了，

　　　　　　　　　　这个shell脚本在/home/wei/caffe/examples/cifar10目录下，名称为create_cifar10.sh

　　　　3 === 下载成功之后，会在/home/wei/caffe/examples/cifar10目录下生成三个文件--------如下图所示：

（六）训练和测试网络模型

　　　　　在这个阶段，要准备三个文件,当然caffe已经为我们准备好了

　　　　　1 === 网络模型配置文件：cifar10_quick_train_test.prototxt　--------所在目录------/home/wei/caffe/examples/cifar10

　　　　　2 === 超参数配置文件solver：cifar10_quick_solver.prototxt   --------所在目录------/home/wei/caffe/examples/cifar10/

　　　　　3 === 训练脚本文件：train_quick.sh  --------所在目录--------/home/wei/caffe/examples/cifar10

   　　　　4 === 编写训练模型的shell脚本文件train_quick.sh ，但是由于我使用的CPU没有ＧＰＵ,所以在编写该文件之前，还应该修改cifar10_quick_solver.prototxt文件的

                          最后一项：将GPU改为CPU

           准备好数据+模型＋solver文件之后，执行下面的命令：

　　　　　　sudo ./examples/cifar10/train_quick.sh　　-----如下图所示

　　　　训练过程如下图所示：

　　　　

　　　其中，每迭代１００次，显示一次训练时的lr（学习率）和loss（训练损失）。

　　　注：

　　　　　训练完成之后，训练好的模型参数存储在protobuf格式的文件中,Cifar-10训练好的模型存储在/home/wei/caffe/examples/cifar10/文件夹下

（最后）总结一下一个网络用到的相关文件

cifar10_quick_solver.prototxt：方案配置，用于配置迭代次数等信息，训练时直接调用caffe train指定这个文件，就会开始训练
cifar10_quick_train_test.prototxt：训练网络配置，用来设置训练用的网络，这个文件的名字会在solver.prototxt里指定
cifar10_quick_iter_4000.caffemodel.h5：训练出来的模型，后面就用这个模型来做分类
cifar10_quick_iter_4000.solverstate.h5：也是训练出来的，应该是用来中断后继续训练用的文件
cifar10_quick.prototxt：分类用的网络