windows下caffe训练mnist

本文详细介绍了如何在Windows环境下使用VS2013配置caffe,并结合python和MATLAB进行环境搭建。同时,还提供了训练MNIST数据集的具体步骤,包括下载数据、设置批处理文件等内容。

在上一次 http://blog.youkuaiyun.com/u012780572/article/details/52759555Windows 完成了系统下VS2013+caffe的安装后,先补充一下python和MATLAB的配置

配置python:如果已经编译好pycaffe,那么,为了能够在python使用caffe,还需要在python中进行一些相关配置。将caffe文件夹\Build\x64\Release\pycaffe\caffe 复制到Python安装文件下的\lib\site-packages.此方法比起添加环境变量更为简单粗暴!

配置matlab:如果已经编译好matcaffe,那么,为了能够在matlab使用caffe,还需要在matlab中进行一些相关配置。添加环境变量,将\Build\x64\Release\matcaffe路径添加到matlab的搜索路径中,将\Build\x64\Release路径添加到环境变量PATH中。然后打开MATLAB,点击路径设置—添加文件夹,将matcaffe的路径添加进去,即完成。

接下来我们开始训练mnist
先下载MNIST数据库​,解压缩后将mnist-test-leveldb与mnist-train-leveldb文件夹放到\examples\mnist下(如果不使用GPU运算,请打开\examples\mnist\lenet_solver.prototxt将solver_mode改为CPU),然后回到caffe根目录下,编写批处理文件run.bat内容如下:
Build\x64\Release\caffe.exe train –solver=examples/mnist/lenet_solver.prototxt
pause
特别建议大家使用此方法,更直接快捷。笔者也尝试了在mnist下修改train_lenet.sh的方法…..未成功,路径在命令行中有出错。感兴趣的朋友可参考http://www.cnblogs.com/NanShan2016/p/5469942.html
如下为运行完成后截图,电脑较渣。。。GPU下运行了6分钟
这里写图片描述

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