caffe例程一：mnist训练与测试

说明：

        Ubuntu16.04    caffe

        mnist是caffe自带的一个简单例子，但是在caffe中是不带练习数据的，因此需要自己去下载。但在caffe根目录下的data文件夹里，作者已经为我们编写好了下载数据的脚本文件，我们只需要联网，运行这些脚本文件就行了。

        注意：在caffe中运行所有程序，都必须在根目录下进行，否则会出错

        mnist是一个手写数字库，mnist数据训练样本为60000张，测试样本为10000张，每个样本为28*28大小的黑白图片，手写数字为0-9，因此分为10类。

Step1:下载mnist数据

首先切换到caffe根目录下

sudo cd /home/xxx/caffe

之后开始下载mnist数据

sudo sh data/mnist/get_mnist.sh

运行成功后，在data/mnist文件下将出现一下几个文件：

train-images-idx3-ubyte:  训练集样本 (9912422 bytes) 
train-labels-idx1-ubyte:  训练集对应标注 (28881 bytes) 
t10k-images-idx3-ubyte:   测试集图片 (1648877 bytes) 

t10k-labels-idx1-ubyte:   测试集对应标注 (4542 bytes)

Step2:把数据生成LMDB数据

这些数据不能在caffe中直接使用，需要转换成LMDB数据，运行一下代码

sudo sh examples/mnist/create_mnist.sh

运行成功后，在/examples/mnist/下会生成一些文件

Step3:更改配置

这里要更改的是使用CPU还是使用GPU，如果使用GPU，则可以跳过此步。我使用的是CPU，所以需要更改配置。需要更改的文件是 lenet_solver.prototxt

首先通过编辑器打开文件：

sudo gedit examples/mnist/lenet_solver.prototxt

将最后一行，solver_mode:GPU改为solver_mode:CPU

保存退出即可

Step4:开始训练

sudo time sh examples/mnist/train_lenet.sh

训练后，会在examples/mnist下生成四个文件，分别是迭代5000次和10000次的模型。

lenet_iter_5000.caffemodel

lenet_iter_5000.solverstate

lenet_iter_10000.caffemodel

lenet_iter_10000.solverstate

Step5:开始测试

这里原本是没有测试文件的，需要先生成测试文件。运行一下命令将生成测试文件test_lenet.sh  。

cd caffe/examples/mnist
touch test_lenet.sh

这里生成的文件是一个空白文件，需要编辑，添加内容，然后保存。

sudo gedit test_lenet.sh 

将一下内容保存到该文件中，保存退出即可。

#！/usr/bin/env sh

./build/tools/caffe test  -model examples/mnist/lenet_train_test.prototxt  -weights examples/mnist/lenet_iter_10000.caffemodel  -iterations 100

之后运行一下命令即可测试

sudo sh ./examples/mnist/test_lenet.sh 

测试的时候可以看到精确程度。

参考：

http://www.mamicode.com/info-detail-1160346.html

https://blog.youkuaiyun.com/m0_37240250/article/details/79161579