window环境下Caffe手写体数据预测

最新推荐文章于 2018-04-15 21:03:42 发布
原创 最新推荐文章于 2018-04-15 21:03:42 发布 · 480 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#windows #Caffe

本文介绍如何使用Caffe框架训练MNIST手写数字识别数据集。通过切换到caffe-master目录并运行特定命令，即可启动训练过程。
部署运行你感兴趣的模型镜像

打开cmd，cd到caffe-master的目录下,然后执行命令:

Build\x64\Release\caffe.exe train -solver examples\mnist\lenet_solver.prototxt

即可

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

Stable-Diffusion-3.5

Stable-Diffusion-3.5

图片生成
Stable-Diffusion

Stable Diffusion 3.5 (SD 3.5) 是由 Stability AI 推出的新一代文本到图像生成模型，相比 3.0 版本，它提升了图像质量、运行速度和硬件效率

在caffe下进行手写数字的预测
wei_supreme的博客
11-14 382
本文主要讲解如何用caffe已训练好的模型进行手写数字的预测。准备：1、数字图片。任意尺寸，可以是彩色，也可以是灰度的。如果是灰度的，把下面代码里的彩色转灰度的代码去掉就行。2、已训练好的模型。例如：lenet_iter_10000.caffemodel 预测的步骤比较简单，主要是读取图片、构建网络、前向传播。其中最关键的就是读取图片了。一开始我使用的caffe进行读取图片：caffe
windows下使用训练好的caffemodel做分类
shakevincent的博客
11-01 7848
随着深度学习的发展，越来越多的人开始进入这个行业，希望可以有所进展，但是各行业的大牛们，速度超神，deep哈希、deep稀疏、deep做分类、识别、跟踪、等等。很多人也开始训练自己的数据集或者下载别人训练好的model。训练好的caffemodel怎么使用对于刚入门的深度学习人来说是比较困难的，或者怎么用模型去验证自己的数据集等等 下面就从以下方向来说明怎么使用训练好model来预测自己的图片
手写数字识别10000次cnn结果 (.caffemodel)
11-30
手写数字识别10000次cnn结果，后缀名称为.caffemodel的网络模型文件，已经在caffe初探3中生成了若干网络模型文件，在这里我们可以选择迭代10000次的模型文件，里面包含了网络参数。
Windows Caffe 学习笔记（四）搭建自己的网络，训练和测试MNIST手写字体库
Climber的博客
09-21 2353
本次笔记是学习官方文档“LeNet MNIST Tutorial”的记录，主要的收获是知道了如何去建立自己的训练和测试网络。其他步骤同之前的差不多，均进行的很顺利。 1.准备数据 也可以选择转换为LEVELDB，同之前的笔记中记录的一样，不再赘述。 2.搭建网络 这次搭建的网络，在原始的LeNet上做了一定改动。 这是原始的LeNet模型图： 这
Caffe练习(一)：对手写字体mnist进行识别
那个人会飞
04-15 1179
上午正式装好Caffe，下午就开始测试一下，当然是测试有名的手写识别mnist，一步一个坑，最终测试成功，准确率99.13%，放测试结果图：下面来说一说测试步骤和填坑方法。1、下载数据集“mnist-leveldb.7z”，解压后放在包括mnist-test-leveldb和mnist-train-leveldb两个文件夹，将这两个文件夹放在“D:\project\caffe\examples\m...
在VS2013下调用caffe接口识别手写字体（CPU）
jingtaohuang的博客
05-11 674
前言首先先来一波参考地址： http://blog.csdn.net/qq_14845119/article/details/52541622 http://blog.csdn.net/qq_14845119/article/details/52541622 这里默认你已经在windows下配置好了caffe，关于 在Windows下配置caffe的方法可以参考这篇博客第一步首先新建一个控制
Caffe Windows平台 人脸性别预测(1)
一个想要改变世界的IT slave的专栏
09-11 1990
摘要 安装微软caffe 数据集准备 CPU训练 网络模型和solver方案 训练 后序优化工作 1、摘要一般情况下，caffe的训练和使用都是在linux下使用的，但是特殊要求，所以要在windows下进行训练和使用。除了训练的工作之外，windows下caffe工程主要用来学习和代码阅读。2、安装caffewindows下的caffe版本，有两个。一个是某网友做的开源项目；一个是微软caffe。
caffe学习（二）：利用mnist数据集训练并进行手写数字识别（windows）
hongbin_xu的博客
07-20 5871
准备数据集http://yann.lecun.com/exdb/mnist/提供了训练集与测试集数据的下载。 但是caffe并不是直接处理这些数据，而是要转换成lmdb或leveldb格式进行读取。如何转换可以再去查阅相关资料，为简化步骤，直接给出下载地址： 链接：http://pan.baidu.com/s/1nv3a5LJ 密码：jvlt 数据集格式是leveldb。进行训练在正式开始
Windows caffe (一) MNIST手写体跑起来
逗逗飞的专栏
03-08 2729
4、数据格式的转换 第三步从网络下载的数据是二进制数据，无法直接在caffe框架下使用，需要转换成lmdb或者leveldb格式的数据，本例中转换为lmdb格式。具体过程如下： 打开 caffe根目录/example/mnist/create_mnist.sh #!/usr/bin/env sh # This script converts the mnist data into lmdb/leveldb format, # depending on the value assigned to $BACK
matlab + mnist 调用训练好的caffe模型进行手写体识别
a571255945的博客
06-16 4274
最近在看深度学习的一些东西，本意是要用网上下到的caffe模型做人群密度检测的，可是苦于度caffe一点都不熟悉，纵使有再好的模型和现成的网络也不知道怎么用，没办法先从怎么用caffe模型进行手写体识别入手吧。可是！！！！！网上找到的竟然绝大多数都是怎么训练mnist的caffe模型的，至于怎么调用，居然少之又少（难道模型的调用就那么显然吗？苦逼小白真是。。。。痛苦）。陆陆续续弄了两天终于搞定了ma
caffe安装以及LeNet实现手写数字体识别
腾跃而上，不过数仞而下的博客
08-21 1843
0 引言今天开始正式跳入深度学习的坑，希望自己两年半的研究生生涯中，能够在深度学习方面取得一点成绩。今天开始在服务器上弄caffe的时候遇到了很多问题。看了很多博客，最终解决了问题。现在把遇到的问题以及解决方案总结一下。本文是基于服务器已经成功安装了Python各种常用包、OpenCV、cuda和caffe的环境，只是自己在申请到服务器账号以后，在自己的用户目录中添加caffe。
Windows Caffe 学习笔记（三）在Caffe上训练和测试自己的数据
Climber的博客
09-16 9031
本文是学习官方材料：ImageNet Tutorial时做的，同样由于是Windows版本的原因，很多shell脚本不能直接使用，走了不少弯路，但是收获也不少。比如：其实shell脚本在Windows系统上也是直接可以运行的。如何去用Caffe自带的给图像resize统一大小的方法，如何去构建train.txt和val.txt等等。具体流程均记录如下。
caffe---利用自己的手写数字进行测试
xinyu3307的博客
02-17 2495
准备若干张手写数字用画图工具，画出28X28的数字 利用OpenCV进行图片预处理/*将图片转换成归一化的灰度图，这个程序只能一张一张处理，后面会写一个批处理的程序 *注意，opencv的图像都要放在在项目目录下*/ #include "opencv2/objdetect.hpp" #include "opencv2/videoio.hpp" #include "opencv2/highgui.h
《21天实战Caffe》第六章习题6.4 自己的手写体数字图片送入lenet测试
zfq的专栏
12-01 3521
在看完卜居老师的《21天实战Caffe》第六章后收获颇丰，对之前在Caffe官网看的Tutorial，超入门的examples mnist的训练与识别终于有了一个比较清晰的认识。 果然还是对英语写的指导不太敏感呢(T_T)...感谢卜居大大写的书~~ 首先，了解一下什么是minst，如果说“Hello World”是所有编程语言的第一个入门练习的话，那mnist就是深度学习方面的“Hello
Caffe学习-手写数字识别
yqtao的博客
03-11 7790
1. Caffe训练方法综述\quadcaffe非常简单，训练时只需写prototxt文件即可，其大致的步骤为： Resize图片，转换存储格式(LMDB/LevelDB) 定义网络结构（编辑prototxt） 定义solver（编辑另一个prototxt） 一行命令开始训练（可以基于已有的权重赋值） \quad如下图所示，其训练的过程，关于卷积神经网络（CNN）可以参考：计算机视觉与卷积神经网络下
奔跑吧Caffe（在MNIST手写体数字集上用Caffe框架训练LeNet模型）
不积跬步无以至千里
01-12 2926
数据集背景： MNIST 是一个大型的手写体数字数据库，广泛应用于机器学习领域的训练和测试，由纽约大学Yann LeCun教授整理。 MNIST包括60000个训练集和10000测试集，图片固定尺寸为28*28。 LeNet模型背景： LeNet是1986提出的，是最简单的CNN（卷积神经网路）模型，也是Caffe自带的第一个小例子用到模型。 所以
Caffe学习笔记(七)：使用训练好的model做预测(mnist)
热门推荐
Jack-Cui
04-22 2万+
转载请注明作者和出处： http://blog.csdn.net/c406495762 Python版本： Python2.7 运行平台： Ubuntu14.04
caffe中如何训练自己的手写数字识别系统？
我的代码管家---houwenbin的专栏
10-28 2591
搭建好caffe python环境后，我们都需要跑通mnist和imagenet示例，感谢博主：http://www.cnblogs.com/denny402/p/5684431.html 记录一下自己的实验步骤： (root) [root@localhost lenet5]# python verify.py WARNING: Logging before InitGoogleLoggin
Caffe环境下的手写体识别：mnist数据集的应用
本知识整理将探讨如何在Caffe环境下使用手写数据集，特别是MNIST数据集，来实现图像识别。 首先，我们要理解MNIST数据集是什么。MNIST数据集是一个包含手写数字的大型数据库，广泛用于训练和测试各种图像处理系统。...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值