【caffe学习笔记之7】caffe-matlab/python训练LeNet模型并应用于mnist数据集（2）

最新推荐文章于 2021-03-23 15:54:32 发布
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分类专栏： caffe Matlab 深度学习 文章标签： 深度学习 caffe python
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/lance313/article/details/54350227
本文详细介绍了如何使用Matlab和Python接口训练LeNet模型，该模型用于识别手写数字，特别是在MNIST数据集上的应用。包括生成均值文件、训练网络的三种方法、均值文件格式转换以及CPU上的图片分类操作。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

【案例介绍】

LeNet网络模型是一个用来识别手写数字的最经典的卷积神经网络，是Yann LeCun在1998年设计并提出的，是早期卷积神经网络中最有代表性的实验系统之一，其论文是CNN领域第一篇经典之作。本篇博客详细介绍基于Matlab、Python训练lenet手写模型的案例，作为前几次caffe深度学习框架的阶段性总结。

【生成均值文件】

接上回，mnist数据集生成leveldb数据库之后，需要计算图片均值

在train_leveldb文件夹同级建立mean文件夹，然后在当前目录下打开doc界面，输入以下命令：

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深度学习caffe实战笔记（13）利用MATLAB可视化mnist数据集
gybheroin的博客
01-14 2729
之前的博客中介绍过利用MATLAB可视化图像特征，因为最近在看《深度学习21天实战caffe》，里面有一章节是关于可视化的，所以把可视化mnist数据集的代码共享一下，在这里要感谢赵永科老师clc; clear; close all; image_file_name='t10k-images.idx3-ubyte'; index_file_name='t10k-labels.idx1-ubyte';
Ubuntu18 Win10搭建Caffe训练识别mnist手写数字demo
sinat_28371057的博客
09-11 604
ubuntu 系统下的Caffe环境搭建 对于caffe的系统一般使用linux系统，当然也有windows版本的caffe，不过如果你一开始使用了windows下面的caffe，后面学习的过程中，会经常遇到各种错误，网上下载的一些源码、模型也往往不能快速的跑起来，因为貌似caffe的官方只提供了linux版本，而且caffe在不断的快速迭代更新中，如果不使用原版的话，后面编译出现什么问题，自己怎么错的，自己都不知道。本篇博文主要讲解快速搭建caffe环境： 电脑系统：ubuntu 14.04 显卡：
caffe学习（9）------利用matlab读取caffe训练日志画训练曲线
lishanlu136的博客
08-19 397
1. 首先利用matlab读取log文件里面的内容，获取loss和accuracy并依次保存在txt文件中 %% ================================================================ % get_data.m % 该函数用于对caffe_window训练的log日志文件获取loss和accuracy数据 % 时间：2017.9.10 %%...
Caffe 跑自己的数据和训练
fengmengdan的专栏
12-04 9788
本文主要是参考了文末资料中的步骤，自己重新跑了一遍，大部分和上述资料中的相同，有些补充和改动．Caffe提供mnist, cifar10, ImageNet1000等数据库，对于mnist和cifar10，数据集的准备是通过调用代码自己下载并完成，而ImageNet10的数据需要自己下载．我们可以参考ImageNet10的处理方式来生成caffe需要的lmdb/leveldb数据格式，然后进行tra
caffe学习笔记——用lenet网络及mnist数据集测试caffe
wanty_chen的博客
05-04 463
本文通过一个一个最简单的网络结构lenet来对刚才安装的caffe进行测试：1、将下载的mnist数据集解压到D:\caffe\caffe-master\caffe-master\data\mnist：2、转换数据格式       转换成caffe需要的数据格式，此处转换为 LMDB（cifar是转换成 LEVELDB，可对比参考如何实现的），转换格式需要用到caffe里的项目convert_mn...
利用 caffe的 python接口测试训练好的 mnist 模型
pomodoro
11-23 320
参考博客：https://blog.youkuaiyun.com/auto1993/article/details/70941440 在上一篇博客中已经训练好了 mnist 识别手写数字的模型，这篇博客就利用 caffe 的 python 接口对得到的模型进行测试 from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np ...
深度学习caffe实战笔记（14）MATLAB实现可视化cifar10数据集
gybheroin的博客
01-14 4456
上一篇博客介绍了如何利用MATLAB实现mnist数据集可视化，这篇博客介绍如何使用MATLAB可视化cifar10数据集，MATLAB代码是《深度学习21天实战caffe》里的，所以感谢赵永科老师。另外我注意到，cifar10有MATLAB版本的，有python版本的，还有bin版本的，MATLAB和python版本的可视化参考： http://blog.youkuaiyun.com/zengxyuyu/a
Caffe：快速卷积结构特征融合---详细解读
学思行仁的博客
05-20 2508
1.Caffe是什么？Caffe是个开源框架，这个框架是一个具有Python和MATLAB接口的一个具有BSD验证的C++库，用来训练和部署通用卷积神经网络和其他的深度学习。其中代码的书写是用十分简洁，高效的C++编写，结合GPU的CUDA进行运算。并且Caffe中有有序的，可扩展的，大量的先进深度学习算法的工具包以及参考模型。那它到底有多牛叉呢，它在单个K40或者Titan GPU下每天可以处理...
深度学习Caffe实战笔记（1）环境搭建
gybheroin的博客
01-05 5294
（1）环境搭建从知道深度学习开始，就一直想学习使用caffe，碍于各种事情一直没有如愿，这几天终于找了个时间搞了一下，打算把学习的过程整理成笔记，包括环境搭建、跑车牌识别数据，跑mnist数据，用Alexnet跑自己的数据，用Siamese网络跑mnist数据，用Siamese网络跑自己的数据以及如何调整网络结构等等。。。。后续我会慢慢更新，笔记的主要内容是如何使用caffe，主要侧重于实战，基础理
lenet5手写数字识别 matlab,(2) Mnist: LeNet-5, 手写数字识别 baseline
weixin_39544101的博客
03-23 594
LeNet-5 出自论文 Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition，LeCun大佬非常早期的作品，用于手写字母识别，在Mnist数据集上能够达到 98% 以上的准确率。LeNet-5LeNet-5 StructureImplement in Keras基于 Keras 实现 LeNet-5，损失函数使用交叉熵，优化器选择Adam...
LeNet的CNN实现（python）
03-18
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使用LeNet-5进行字符识别：在MNIST数据集上训练的深度模型（LeNet-5）用于字符识别。-matlab开发
05-28
该项目中实现的LeNet-5模型具有3个卷积层和2个全连接层。 它具有62,000个训练参数，图像输入大小为32 * 32。 经过训练，该模型在MNIST测试装置上达到了98.48％的精度。 MNIST是手写数字的数据集，具有70,000个居中固定大小的灰度图像。 有关数据集的更多详细信息，请参见： http://yann.lecun.com/exdb/mnist 运行GUI并选择您的图像。
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本文为大数据杂谈 4 月 20 日微信社群分享内容整理。 今天的目标是使用 Caffe 完成深度学习训练的全过程。Caffe 是一款十分知名的深度学习框架，由加州大学伯克利分校的贾扬清博士于 2013 年在 Github 上发布。自那时起，Caffe 在研究界和工业界都受到了极大的关注。Caffe 的使用比较简单，代码易于扩展，运行速度得到了工业界的认可，同时还有十分成熟的社区。 对于刚开始学习深...
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【读书1】【2017】MATLAB与深度学习——示例：MNIST(3)
weixin_42825609的博客
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代码的小批量训练部分被单独提取出来并显示在下面的列表中。 The minibatch portion of the code isextracted and shown in the following listing. bsize = 100; blist = 1:bsize:(N-bsize+1); for batch = 1:length(blist) ... begin= b...
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python+tensorflow实现CNN识别MNIST手写数字数据集，需要自己下载MINIST数据集
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综上所述，LeNet_iter_10000.zip_caffe_caffe_mnist_caffe_识别_lenet_mnist_mnis文件是用于手写数字识别的深度学习模型，它是通过Caffe框架训练得到，并能够识别MNIST数据集上的手写数字。这个模型展示了卷积神经...
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