Caffe學習 2 Mnist的測試

mnist，乙個經典的手寫數字的影象數字庫，由紐約大學的yann lecun教授整理，包含60000個訓練樣本和10000個測試樣本，大小為28*28，在caffe上配置的第乙個案例。用的網路模型是lenet，它是公認在數字分類任務上效果很好的網路。實驗中在原始 lenet基礎上做了一點改動，對於神經元的啟用，用relu替換了sigmoid。

參考文章：

1首先，獲取minist的資料報。

cd $caffe_root

./data/mnist/get_mnist.sh

./examples/mnist/create_mnist.sh

當然，也可以根據需要用它生成leveldb格式的檔案，只需要修改backend=「leveldb」即可，目前所學到的有這兩種常用的格式。

2.然後是訓練部分

乙個caffe的工程主要包含兩個部分：網路模型，引數配置，分別對應*.prototxt ,*_solver.prototxt檔案。

在該檔案中定義了一些與模型訓練有關的引數，包括初始學習率、momentum、權重衰減係數、最大迭代數、模型生成路徑(snapshot_prefix)、使用cpu還是gpu等引數。可根據需要進行修改。 然後

./examples/mnist/train_lenet.sh

由於不知道是硬體菜還是only cpu的原因，訓練十分慢(15min)……

訓練完生成四個檔案

lenet_iter_10000.caffemodel         lenet_iter_10000.solverstate      lenet_iter_5000.caffemodel         lenet_iter_5000.solverstate

其中兩個caffemodel檔案lenet_iter_5000.caffemodel與lenet_iter_10000.caffemodel為我們測試時所需要的，它們分別存放著程式迭代5000次與10000次後網路的引數。

3.使用模型進行測試

caffe有三種編譯方式 命令列、python、matlab.這裡使用的是命令列的方法

/build/tools/caffe.bin test -model=examples/mnist/lenet_train_test.prototxt -weights=examples/mnist/lenet_iter_10000.caffemodel

test：表示對訓練好的模型進行testing，而不是training。其他引數包括train, time, device_query。

-model=***：指定模型prototxt檔案.

gpu的話需要在後面加上 -gpu=0

或者是編寫指令碼,cd到./caffe/examples/mnist

touch test_lenet.sh #生成.sh檔案

sudo vim test_lenet.sh
#進入.sh檔案鍵入內容
#鍵入的內容為
#！/usr/bin/env
sh"空行"
./build/tools/caffe test --model=examples/mnist/lenet_train_test.prototxt --weights=examples/mnist/lenet_iter_10000.caffemodel
-iterations 100

sudo sh ./examples/mnist/test_lenet.sh

最後的話應該會輸出

i1111 21:11:52.804616  5582 caffe.cpp:330] accuracy = 0.9868

i1111 21:11:52.804626  5582 caffe.cpp:330] loss = 0.0417311 (* 1 = 0.0417311 loss)

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