caffe 常用指令实例

本文作为快速查询手册，方便快速查找使用命令。

1. 图像转换为lmdb文件：

在做这一步之前需要下载图片文件。一般有四个部分：train，val文件夹（每个文件夹应该有大量的图片文件，尺寸可以不同，因为后续的caffe tools中提供了resize工具）。两个txt文件分别对应train 和 val 文件夹中的图片，每一行为图片名称（*.jpg）加上一个空格（只能为一个空格，如果发现用的是tab或者多个空格，建议vim 中用control+V，选中块，d进行删除）再加上图片的label （数字）。

resize图片：

这一步可以在这里做，也可以在转换的步骤做，先写出在这个做的方法（同样来自caffe自带的工具）

直接在terminal里输入以下命令：

for name in /path/to/images/*.jpg; do

    convert -resize 256x256\! $name $name

done

这段来自与caffe/examples/imagenet/readme.md

准备阶段结束，然后准备转换。caffe提供了转换的script，但是我一直用不了，比较奇怪。

（1）进入caffe folder

（2）生成img_train-lmdb

build/tools/convert_imageset --resize_height=0 --resize_width=0 /home/yang/workspace/caffeDir/data/image1000test200/train/ /home/yang/workspace/caffeDir/data/image1000test200/train.txt /home/yang/workspace/caffeDir/data/image1000test200/img_train_lmdb

（3） 生成img_val_lmdb

build/tools/convert_imageset --resize_height=0 --resize_width=0 /home/yang/workspace/caffeDir/data/image1000test200/val/ /home/yang/workspace/caffeDir/data/image1000test200/val.txt /home/yang/workspace/caffeDir/data/image1000test200/img_val_lmdb

（4）计算图片均值：这一步可以使网络收敛更快

build/tools/compute_image_mean /home/yang/workspace/caffeDir/data/image1000test200/img_train_lmdb/ /home/yang/workspace/caffeDir/data/image1000test200/mean.binaryproto

（5）修改solver.prototxt

这部分之后添加

（6）训练网络

build/tools/caffe train -solver /home/yang/workspace/caffeDir/data/image1000test200/solver.prototxt

附上一个链接：

https://www.jianshu.com/p/e8f1f526c182