cifar数据集训练
准备数据库
sudo ./data/cifar10/get_cifar10.sh
sudo ./examples/cifar10/create_cifar10.sh
运行后在examples/cifar10目录里多了两个文件分别是数据集和测试集,以及./mean.binaryproto
该数据集可在cifar10_quick_slover.prototxt里修改配置
训练和测试模型
./examples/cifar10/train_quick.sh
训练后得到.caffemodel的模型,还记不记得在训练的时候会隔一会记录一次,这些模型都被记录下来了,都是可以用的
训练的过程中可能会出现CPU & GPU的错误,这时候把所有的solver.prototxt文件都改成
solver_mode: CPU
就不会出问题了
使用训练好的模型分析数据
指定参数进行分类
python python/classify.py --
model_def examples/cifar10/cifar10_quick.prototxt --
pretrained_model cpu--examples/cifar10/cifar10_quick_iter_4000.caffemodel --
center_only examples/images/cat.jpg --
foo
官网给的python文件,会把训练结果输入到foo文件中
修改classify.py文件
直接用原来的classify.py会出现以下错误
因此进行了修改
修改后执行命令
最终结果是猫。
从网上找来一张图片
测试成功!!
[注] :这里加入了标签,在文件./data/cifar10/batches.meta.txt里
这个标签在网上都可以下载到。