caffe训练 create_filelist.sh

TRAIN_NUM=200
DATA=data/
MY=examples/

rm -rf $MY/train_1.txt
rm -rf $MY/train_2.txt
rm -rf $MY/train.txt

find  $DATA/train/A  -name *.jpg | cut -d '/' -f3- | sed "s/$/ 1/">>$MY/train_1.txt
find  $DATA/train/B  -name *.jpg | cut -d '/' -f3- | sed "s/$/ 2/">>$MY/train_2.txt
cat $MY/train_1.txt| grep ".jpg" -m $TRAIN_NUM >> $MY/train.txt
cat $MY/train_2.txt| grep ".jpg" -m $TRAIN_NUM >> $MY/train.txt
要运行深度学习项目中的 `train.sh` 脚本,需要确保环境配置和依赖项已经正确安装,并且脚本文件本身具有可执行权限。以下是详细的步骤说明: ### 环境准备 1. **检查依赖库**:在运行 `train.sh` 之前,确保所有必要的依赖库(如 Python、Caffe、TensorFlow、PyTorch 等)已经安装并配置完成。 2. **验证脚本路径**:确认 `train.sh` 文件位于项目的正确目录中,并且路径没有错误。例如,在 Caffe 的 MNIST 示例中,数据下载脚本 `get_mnist.sh` 存放在 `caffe/data/mnist/` 目录下 [^2]。 ### 设置脚本权限 3. **赋予执行权限**:使用 `chmod` 命令为 `train.sh` 添加可执行权限: ```bash chmod +x train.sh ``` ### 运行脚本 4. **直接执行脚本**:在终端中导航到包含 `train.sh` 的目录,并运行以下命令: ```bash ./train.sh ``` 5. **传递参数(如有)**:如果 `train.sh` 需要额外的参数(例如 GPU ID、数据集名称或模型类型),则在运行时提供这些参数。例如: ```bash ./train.sh 0 pascal_voc res101 ``` 此处 `0` 表示 GPU ID,`pascal_voc` 是数据集名称,`res101` 是网络模型 [^3]。 ### 调试与问题排查 6. **查看日志输出**:运行脚本时,注意观察终端输出的信息,以便及时发现可能的错误或警告。 7. **调试脚本**:如果程序出错,可以通过在脚本中添加 `echo` 命令来打印变量值,或者使用调试工具逐步执行脚本。例如,在 PyCharm 中调试神经网络训练脚本时,可以设置断点并逐行执行代码 [^3]。 8. **检查脚本内容**:打开 `train.sh` 文件,确认其中的命令是否正确。例如,某些脚本可能包含下载和解压数据集的操作,如 `get_mnist.sh` 中的 `wget` 和 `gunzip` 命令 [^2]。 ### 示例:生成文件列表的脚本 9. **创建辅助脚本**:在某些情况下,可能需要先运行其他脚本来生成训练所需的文件列表。例如,创建 `create_filelist.sh` 来生成 `train.txt` 和 `val.txt` 文件: ```bash #!/bin/bash find /path/to/images -name "*.jpg" > train.txt ``` 通过以上步骤,可以顺利运行深度学习项目中的 `train.sh` 脚本,并根据实际需求进行调整和优化。
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