CAFFE安装(10):Mnist测试（可不做）

最新推荐文章于 2025-08-12 17:34:03 发布
转载 最新推荐文章于 2025-08-12 17:34:03 发布 · 66 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
原文链接：http://www.cnblogs.com/aaa-YK/p/5537329.html
文章标签：

#人工智能

本文介绍如何使用Caffe框架进行MNIST手写数字识别数据集的预处理、lmdb文件重建及LeNet网络训练过程。从获取MNIST数据集开始，详细描述了构建lmdb格式数据集的方法，并提供了训练LeNet网络的具体步骤。

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

1. 数据预处理

 

$ sh data/mnist/get_mnist.sh

 

2. 重建lmdb文件。Caffe支持多种数据格式输入网络，包括Image(.jpg, .png等)，leveldb，lmdb，HDF5等，根据自己需要选择不同输入吧。

 

$ sh examples/mnist/create_mnist.sh

 

生成mnist-train-lmdb 和 mnist-train-lmdb文件夹，这里包含了lmdb格式的数据集

 

3. 训练mnist

 

$ sh examples/mnist/train_lenet.sh

转载于:https://www.cnblogs.com/aaa-YK/p/5537329.html

[Caffe]:关于caffe新手入门
cham_3
05-15 4万+
Caffe的几个重要文件用了这么久Caffe都没好好写过一篇新手入门的博客，最近应实验室小师妹要求，打算写一篇简单、快熟入门的科普文。 利用Caffe进行深度神经网络训练第一步需要搞懂几个重要文件： solver.prototxt train_val.prototxt train.sh 接下来我们按顺序一个个说明。solver.prototxtsolver这个文件主要存放模型训练所用到的一些超参数
深度学习Caffe实战笔记（5）Windows caffe平台跑Siamese mnist数据集
gybheroin的博客
01-05 4627
前几篇博客介绍了环境搭建，caffe跑lenet，alexnet，cifar10，基础的一些操作都介绍的很详细了。这篇博客介绍如何使用Siamese网络跑mnist数据集，下一篇介绍如何用Siamese网络跑自己的数据集。说到Siamese网络，这次不哭了，因为几篇博客把该哭的都哭完了。 网上的资料都是基于Ubuntu系统的，介绍Windows平台下Siamese网络几乎没有，所以尽管博主查阅了各
caffe入门：安装、测试、参数介绍
蓬莱道人的博客
09-04 705
    以前一直用TensorFlow，但是发现好多大牛写的文章都是用caffe实现的，因此不得不入门caffe。caffe的安装参考这里，包括Ubuntu和window下的安装。在我们安装好caffe以后，我们可以在caffe内置的目录下进行mnist的测试，测试步骤如下： 1、下载mnist数据库     cd ~/caffe     sduo ./data/mnist/get_mnis...
ubuntu16 CUDA 编译opencl caffe版本并通过mnist训练测试
10km的专栏
03-25 3360
一般来说，大家谈到caffe,都是基于CUDA在的NVIDIA显卡上运行的版本，其实有一个支持opencl的分支版本OpenCL Caffe。理论上这个版本的caffe可以运行在支持OpenCL并行计算框架的任何设备上(不限于显卡)，因为这个分支版本目前还是试验性版本，所以之前一直没有尝试使用，今天想起来就试着在NVIDIA显卡编译OpenCL Caffe。 这里记下编译过程.
Caffe入门：对于抽象概念的图解分析
ZL15530795598的博客
03-06 137
Caffe的几个重要文件 用了这么久Caffe都没好好写过一篇新手入门的博客，最近应实验室小师妹要求，打算写一篇简单、快熟入门的科普文。利用Caffe进行深度神经网络训练第一步需要搞懂几个重要文件： solver.prototxt train_val.prototxt train.sh 接下来我们按顺序一个个说明。 solver.prototxt solver...
Caffe配置：参数的介绍入门
一人 一剑 一壶茶
12-20 732
用了这么久Caffe都没好好写过一篇新手入门的博客，最近应实验室小师妹要求，打算写一篇简单、快熟入门的科普文。  利用Caffe进行深度神经网络训练第一步需要搞懂几个重要文件： solver.prototxttrain_val.prototxttrain.sh 接下来我们按顺序一个个说明。 solver.prototxt solver这个文件主要存放模型训练所用到的一些超
Ubuntu17.10 下配置caffe 仅CPU i386可以直接apt install caffe-cpu，但是怎么运行mnist代码我懵逼了...
weixin_34186950的博客
02-11 143
Ubuntu16.04下配置caffe（仅CPU）  参考：http://blog.youkuaiyun.com/zt_1995/article/details/56283249   第二次配置caffe环境，依旧把之前犯过的错误重新走了一遍，不会配置的地方还是忘了，所以打算通过博客记录下来，方便以后学习使用。 1.安装依赖包 $ sudo apt-get install libprotobuf-dev l...
Ubuntu 16.04下安装Caffe（GPU版本 GTX970）
热门推荐
SUJI的博客
07-10 1万+
2018年8月6日更新说明：距上次安装成功没多久，显卡驱动莫名失效，没有解决，索性重装了系统，考虑到还会用到Tensorflow，所以本次按照cuda9.0 + cudnn7的配置安装。原打算用anaconda来进行python编程的，但是这会影响到ROS的使用，所以暂时放弃，决定使用pycharm编程。 首先需要感谢如下博客： https://blog.youkuaiyun.com/yhaolpz/ar...
[深度学习之caffe配置] ubuntu下配置caffe框架
开源节流
08-13 1804
平台环境配置--笔记本电脑+双系统的ubuntu16.04+显卡英伟达M740 参考网站 （1）ubuntu16.04+gtx1060+cuda8.0+caffe安装、测试经历 http://blog.youkuaiyun.com/WoPawn/article/details/52302164 （2）Ubuntu16:cmake生成Makefile编译caffe过程(OpenBLAS/CPU+GPU)...
caffe实战，deep retinal image understanding 实现
sinat_21458283的博客
05-03 1208
安装好caffe之后在官方网站下载model和script和image。分别代表模型，直接使用的脚本和测试图像。 放到/caffe/DRIU/中。 打开test.pyimport numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.cm as cm import scipy.misc from PIL import Imag
【完整版：深度学习环境配置】
heimu24的博客
05-13 1万+
声明：本次博客主要记录自己配置环境的过程以及中间遇到的问题和解决问题的方案，如果能有幸帮助到他人不胜荣幸，如果错误，望指出，以便及时更改。另外本方法是博主在自己的机子上一步一步进行的，确保可行，但是具体到不同的机子可能会有不同的问题，仅供参考。环境：纯净的ubuntu16.04 显卡： GTX1050安装流程： 1、安装英伟达显卡驱动 2、安装cuda8.0 3、安装cudnn 4、安装
【AI论文】高效智能体：在降低成本的同时构建高效能智能体
m0_66899341的博客
08-08 797
本研究系统探究了大型语言模型(LLM)智能体的效率与效能平衡问题，针对当前智能体系统运营成本高昂的痛点，通过GAIA基准测试集实证分析了LLM主干模型选择、框架设计和扩展策略的影响。研究发现：1)任务复杂度存在最优阈值；2)额外模块的边际效益递减；3)框架优化可显著提升效率。基于此开发的EfficientAgents框架，在保持96.7%性能的同时降低28.4%成本，实现"通过成本"指标优化。研究为构建经济高效的智能体系统提供了实证依据和方法指导，推动AI解决方案的可持续发展。
强化学习-MATLAB
weixin_45302337的博客
08-09 503
black box -> machine learning不需要标签，根据内在特征进行聚类等相似操作；这就是ML所擅长的，从数据中找出特征进而得到label；序列行为实现最优的回报；可以将policy使用深度神经网络这也是DRL的由来；RL算法的作用就是基于观测，奖励等去优化策略，以采取最优动作进而获得最大回报；所以，RL就是一个优化问题：与其他优化问题区分开来：关键点：评估状态价值，将能够使得智能体获得更高回报，而不是只是关注即时奖励；如果不能够评估状态价值，很有可能导致Agent陷入利用（贪婪）的状态，
快速了解svm算法
wzdzgdf的博客
08-08 2098
如果你刚接触机器学习，一定听过各种算法的名字：决策树、神经网络、SVM… 其中 SVM（支持向量机，Support Vector Machine）作为经典的监督学习算法，在分类任务中曾长期占据 “顶流” 地位，至今仍在很多场景中发挥重要作用。今天这篇文章，带你快速搞懂 SVM 的核心逻辑、关键概念和实际价值。
CVPR 2025 | 即插即用，极简数据蒸馏，速度up20倍，GPU占用仅2G
AImokuai的博客
08-11 1377
本文提出了一种创新的神经特征函数匹配（NCFM）方法用于高效数据集蒸馏。该方法通过构建minmax对抗优化框架，引入神经特征函数差异（NCFD）作为新的分布度量指标，在复数空间实现数据特征的对齐。NCFM具有三大创新点：1）基于复数相位和振幅解耦的神经特征函数度量；2）动态采样网络实现高效计算；3）层级式特征对齐机制。实验表明，在CIFAR-100等数据集上，NCFM相比现有方法内存消耗降低300倍，处理速度提升20倍，同时保持无损压缩效果，为低资源环境下的模型训练提供了新范式。该方法在边缘计算、隐私保护数
【Python】文本相似度计算方法全解析：从理论到实践
最新发布
采菊东篱下，Python满乾坤！
08-12 1033
在自然语言处理、信息检索和数据清洗等领域，计算文本相似度是一个基础而重要的任务。无论是检测重复文档、拼写纠错，还是推荐系统，都需要准确地衡量两个文本之间的相似程度。本文将深入解析多种文本相似度计算方法，帮助您选择最适合的算法。文本相似度是指两个文本在内容、结构或语义上的相近程度。通常用0到1之间的数值表示，0表示完全不同，1表示完全相同。文本长度: 短文本适合 Dice 系数，长文本适合余弦相似度计算性能: 汉明距离最快，Levenshtein 较慢但精确应用场景。
成本低至1.5元/天，小智AI服务端，完整解决方案，高可用+可扩展
u010522887的专栏
08-09 743
本文分享了，`小智AI服务端`的一种`低成本、高可用`的完整解决方案。
几个概率分布在机器学习应用示例
gongdiwudu的专栏
08-08 1627
在这份快速指南中，我们将介绍最重要的分布——从始终公平的均匀分布，到钟形的正态分布，计数点击的泊松分布，以及二元选择的二项分布。没有复杂的数学，只有清晰的概念、真实的例子，以及为什么它们重要。
DAY 38 Dataset和Dataloader类
weixin_59002083的博客
08-09 1150
核心结论定义数据的内容和格式数据存储路径/来源（如文件路径、数据库查询）。原始数据的读取方式（如图像解码为PIL对象、文本读取为字符串）。样本的预处理逻辑（如裁剪、翻转、归一化等，通常通过`transform`参数实现）。返回值格式（如`(image_tensor, label)`）。定义数据的加载方式和批量处理逻辑批量大小（`batch_size`）。是否打乱数据顺序（`shuffle`）。
测试caffe成功与否：mnist数据集的应用
综上所述，了解caffe测试数据mnist data相关知识点，需要掌握深度学习框架Caffe的基本概念、安装和编译过程，熟悉MNIST数据集的特点以及测试数据的作用，并且能够参考相关的技术博客来解决实际问题。此外，还需要...
评论
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