koloumi的博客

环境搭建废话就不多说了，我们直接开始正题。如题我们需要python接口做很多事情所以首先需要安装python的环境。 环境资源下载直接安装python2.7的话就需要额外安装很多的依赖库，而且在安装的时候速度惨不忍睹（毕竟我亲自试过），所以我们直接安装[Anaconda2-4.3.0.1-Windows-x86_64](http://pan.baidu.com/s/1slCnV45 "Anacond

前言上一章我们把要用到的东西全部下载好了然后这一章开始安装和编译。 安装python这个就不用多说了Anaconda2-4.3.0.1-Windows-x86_64这个双击下一步下一步下一步就OK，安装好之后就配置path环境变量![这里写图片描述](http://img.blog.youkuaiyun.com/20170224105858638?watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2c

前言上一篇我们把环境搭建好了和Caffe编译好了，接下来我们就可以去制作自己的数据集和训练我们的网络了。 接下来我们可以分为这么几步： 1.制作数据 1.获取图片 2.把图片尺寸统一为256*256 3.制作训练和验证的标签 4.制作识别用的标签 5.图片文件格式的转换 6.创建均值文件 2.训练模型 1.配置solver文件 2.配置

前言前面我们已经训练好了模型这时候模型文件是这样的： 我这里演示的所以设置的迭代次数不多的。测试自己的数据转换均值文件（将二进制的均值文件转换为npy这里要使用的均值文件）： import numpy as np import caffe import sysBinaryMeanPath = '~~~~~~~~~~/mean.binaryproto' NpyMeanOuPath