1. 进入Caffe根目录;
2. 加载MNIST数据库:$ ./data/mnist/get_mnist.sh
3. 转换成Lmdb数据库格式:$ ./examples/mnist/create_mnist.sh 执行完此shell脚本后,会在./examples/mnist下增加两个新目录,mnist_test_lmdb和mnist_train_lmdb
4. 训练模型:$ ./examples/mnist/train_lenet.sh
a、调用LeNet网络
b、调用./examples/mnist/lenet_train_test.prototxt模型;
c、调用./examples/mnist/lenet_solver.prototxt模型;
配置文件中GLOG_logtostderr=1设置打印所有日志消息;train_net.bin训练脚本
e、执行此脚本后,会生成几个文件,其中./examples/mnist/lenet_iter_10000.caffemodel则是最终训练生成的model文件;
note:在lenet_solver.prototxt文件中的solver_mode字段值由的GPU和CPU更换即可在不同条件下运行

本文详细介绍使用Caffe深度学习框架训练MNIST手写数字识别数据集的具体步骤,包括加载和转换数据集、配置和运行训练脚本等关键环节。
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