【Caffe】训练MNIST数据集模型

最新推荐文章于 2025-07-03 09:25:47 发布
原创 最新推荐文章于 2025-07-03 09:25:47 发布 · 2.2w 阅读 · 6 ·
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。

本文介绍了如何使用Caffe训练MNIST数据集。首先从官方源下载数据，然后利用LeNet网络进行训练。训练过程可以通过定义Network和Solver的文件控制，并通过train_net.bin进行执行。如果需要在GPU上训练，只需修改solver_mode参数。

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

1、准备数据。

可以从MNIST官网上下载数据，或者执行data文件夹里get_mnist.sh文件（需要安装wget或者gunzip），下载成功会有如下两个数据集：

/data/mnist-train-leveldb和/data/mnist-test-leveldb.

 

2、训练和测试模型。

我们使用LeNet网络来训练模型，该算法是数字识别的最好方法。

LeNet网络中间层定义在文件/da

最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
Caffe学习之训练mnist
Daisy_HJL的博客
03-07 986
此文介绍了Caffe的mnist数据集的训练步骤，希望对各位有用。
训练MNIST数据集模型
凌风探梅的专栏
04-18 8926
1、准备数据。 可以从MNIST官网上下载数据，或者执行data文件夹里get_mnist.sh文件（需要安装wget或者gunzip），下载成功会有如下两个数据集： /data/mnist-train-leveldb和/data/mnist-test-leveldb.   2、训练和测试模型。 我们使用LeNet网络来训练模型，该算法是数字识别的最好方法。 L
Caffe 入门（训练mnist）
alva_bobo的博客
01-17 2471
使用caffe训练模型只需要以下几个步骤： （1）准备好数据； （2）写好模型配置文件； （3）写好优化配置文件； （4）命令行执行； 这样就可以得到训练的模型.caffemodel文件了 1.caffe的下载与安装： （1）下载 （2）安装 （3）caffe的下载与安装以及一些基本的介绍官网已经描述地比较详细，这里不再重复；
掌握MNIST数据集：下载、解压和Python预处理教程
最新发布
weixin_35754962的博客
07-03 976
在数字图像识别领域，MNIST数据集是一个经典且广泛使用的基础数据集。它包含了大量的手写数字图像，这些图像被规范化为28x28像素，并被标记为0到9的整数。MNIST数据集的设计初衷是为了提供一个基准，使得研究人员能够比较不同的机器学习算法在图像识别任务上的性能。由于MNIST数据集相对简单，它成为了机器学习入门的经典案例之一，尤其在训练神经网络和评估算法性能时经常被引用。它由60,000个训练样本和10,000个测试样本组成，是学习和测试分类算法的理想选择。
caffe mnist训练
_zidaoziyan的博客
03-09 919
1.数据集的准备在caffe根目录下运行./data/mnist/get_mnist.sh #获得mnist数据训练的四个数据包 ./examples/siamese/create_mnist_siamese.sh #将mnist date转化为可用的lmdb格式的文件,并将新生成的2个文件mnist-train-lmdb 和 mnist-test-lmdb放于create_mnist.sh同
Caffe+mnist训练
风哥有点田
09-07 644
本文参考： http://www.cnblogs.com/cookcoder-mr/p/4452119.html#undefined http://caffe.berkeleyvision.org/gathered/examples/mnist.html http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/lecun-01a.pdf http
mnist_test_leveldb.zip_MNIST_MNIST 数据集_MNIST数据集_caffe_mnist测试数据集
09-24
在这个特定的案例中，“mnist_test_leveldb”包含的是MNIST数据集的测试部分，用于验证训练好的模型的识别准确性。 MNIST数据集由两个主要部分组成：训练集（Training Set）和测试集（Test Set）。训练集包含60,000...
caffe训练用mnist图片
11-11
在本文中，我们将深入探讨如何使用Caffe这一流行的深度学习框架来训练MNIST数据集。 Caffe，全称为Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding，由Berkeley Vision and Learning Center开发，是一个...
深度学习Caffe：MNIST数据集转换详解
这个过程实现了将原始MNIST数据集转化为Caffe可直接读取的格式，为后续的深度学习模型训练提供了便利。 `convert_mnist_data.cpp`是Caffe中用于数据预处理的重要工具，它将MNIST数据集转换为高效、易于读取的数据库...
windows下caffe训练mnist
灏的博客
10-09 2217
配置pycaffe,matcaffe,并训练mnist
mnist训练好的模型
08-06
CAFFE框架下，利用lenet深度神经网络训练的mnist数据集的caffemodel，可用于验证识别，反卷积可视化
学习笔记：Caffe上配置和运行MNIST
热门推荐
ROS学习VS图像处理
01-29 1万+
MNIST，一个经典的手写数字库，在Caffe上配置的第一个案例   1首先，获取minist的数据包。 这个版本是四个数据包 cd $CAFFE_ROOT ./data/mnist/get_mnist.sh #!/usr/bin/env sh # This scripts downloads the mnist data and unzips it. DIR="$( cd "$
mscaffe 训练minist数据
只为成功找方法 不为失败找借口
07-31 1217
Caffe的根目录以下统一称为CAFFE_ROOT 工具准备 1. 运行shell脚本  caffe提供了很多的examples，都放在CAFFE_ROOT/examples 下，而这些examples所需要的数据都存储在 CAFFE_ROOT/data 下。当然现在data下面没有实质的图像数据，但是有一些脚本可以很方便的用来获取网络上公开的一些数据，如有名的数字识别库mnist。
Caffe简明教程5：训练你的第一个Caffe模型-MNIST分类器
请叫我AXin
02-07 5250
您可以查看所有文章的索引：Caffe简明教程0：文章列表 如果你已经根据前面几篇文章成功地编译了Caffe，那么现在是时候训练你的第一个模型了。我准备借用Caffe官网的LeNet例子来写这篇文章，您也可以访问原始的文档：Training LeNet on MNIST with Caffe Caffe在编译完成之后，在caffe根目录下有个examples文件夹，里面包含了很多Caf
pytorch搭建卷积神经网络【第四课_自己搭建基于mnist训练网络】
2d3d图像算法 halcon\opencv\c++\pcl\vtk\coluldcompare工具 程序员 学习者
04-08 837
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结 前言 提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： 例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 一、pandas是什么？ 示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。 二、使用步骤 1.引入库 代.
搭建CNN网络训练mnist数据集
Vicky
12-25 1044
搭建CNN网络训练mnist数据集。
训练mnist
qq_45084416的博客
11-09 334
自己照着网上写了个用keras卷积模型训练mnist数据集的代码。 import tensorflow as tf class myCallback(tf.keras.callbacks.Callback): def on_epoch_end(self, epoch, logs={}): if (logs.get('accuracy') > 0.998): ...
mnist数据集训练与模型加载
qq_38388813的博客
11-14 758
神经网络学习记录 这两天开始学习神经网络，使用的是keras网络库，后端是tensorflow。已经踩了一点坑，希望在这里记录下我的学习过程以及我的一些感想，如果出错的地方，望大家指正。 我的神经网络学习以手写体识别开始。采用mnist数据集，用自己拍的图片，9个数错3个，下面贴上我的训练代码： #coding=utf-8 #训练结构有待改善 # 加载库 import numpy as np n...
评论 6
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