caffe-cifar10数据集运行及测试

最新推荐文章于 2019-08-25 07:34:06 发布

原创最新推荐文章于 2019-08-25 07:34:06 发布 · 623 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

caffe 专栏收录该内容

7 篇文章

订阅专栏

本文详细介绍使用Caffe框架进行图像分类的过程，包括训练数据准备、模型训练、模型下载及使用自训练模型进行图像分类的方法。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1.获取训练数据

cd caffe
./data/cifar10/get_cifar10.sh
./examples/cifar10/create_cifar10.sh

2.开始训练

./examples/cifar10/train_quick.sh

3.训练结束后得到模型

cifar10_quick_iter_4000.caffemodel.h5

cifar10_quick_iter_4000.solverstate.h5

4.使用模型进行数据分类

先直接用一下别人的模型分类试一下：（默认用的ImageNet的模型）

python python/classify.py examples/images/cat.jpg foo

报错：

Traceback (most recent call last):
  File "python/classify.py", line 138, in <module>
    main(sys.argv)
  File "python/classify.py", line 110, in main
    channel_swap=channel_swap)
  File "/home/hxy/caffe/python/caffe/classifier.py", line 26, in __init__
    caffe.Net.__init__(self, model_file, caffe.TEST, weights=pretrained_file)
RuntimeError: Could not open file python/../models/bvlc_reference_caffenet/bvlc_reference_caffenet.caffemodel

原因是caffemodel那个文件需要自己下载

cd scripts
python download_model_binary.py /root/caffe/models/bvlc_reference_caffenet

继续报错

ERROR: [Errno 13] Permission denied: '/root/caffe/models/bvlc_reference_caffenet/readme.md'

愿意是没有权限在前面加上sudo

sudo python scripts/download_model_binary.py models/bvlc_reference_caffenet

下载成功，继续进行分类，结果存放在foo文件内

python python/classify.py examples/images/cat.jpg foo

比较奇怪的是从readme.md那个文件所给的官网上下载model之后的后缀尾.caffemodel.part

查找资料后.part是只下载了部分文件不完整。

http://www.zou114.com/wenjian/show.asp?mc=part

5.用自己训练出的模型进行分类

python python/classify.py --model_def examples/cifar10/cifar10_quick.prototxt --pretrained_model examples/cifar10/cifar10_quick_iter_4000.caffemodel.h5 --center_only examples/images/cat.jpg foo

意思是使用cifar10_quick.prototxt网络和事先训练好的模型cifar10_quick_iter_5000.caffemodel.h5,对examples、images/cat.jpg进行分类。

http://www.cnblogs.com/alexcai/p/5468164.html

http://blog.youkuaiyun.com/dcxhun3/article/details/52021296

，使用cifar10_quick.prototxt网络 + cifar10_quick_iter_4000.caffemodel.h5模型，对examples/images/cat.jpg图片进行分类。