博客
关于我
强烈建议你试试无所不能的chatGPT,快点击我
【caffe-windows】 caffe-master 之 cifar10 超详细
阅读量:6812 次
发布时间:2019-06-26

本文共 2165 字,大约阅读时间需要 7 分钟。

本教程尽量详细,大多步骤都有图,如果运行出错,请先对照自己的文件是否和图上的一样,包括标点啊,空格啊,斜杠,反斜杠啊之类的小细节。

本例程是在 win10 64位   caffe-master    vs2013下进行的,并且已经配置GPU版本,若用CPU,则在cifar10_quick_solver.prototxt中更改

# solver mode: CPU or GPU

solver_mode: CPU

 

 

摘要:win10下的caffe例子:cifar10

 

第一步:

官网下载bin格式的cifar10  : 

解压存放在 :caffe-master\examples\cifar10\input_folder当中(input_folder文件夹需要自己创建)

 

如图:

 

 

 

第二步: 

在caffe-master\examples\cifar10 下创建一个记事本(后缀改为  .bat ),输入以下code

 

..\..\Build\x64\Release\convert_cifar_data.exe convert_cifar_data.exe input_folder output_folders leveldb 

pause 

 

保存为convert_cifar10.bat (后缀改为  .bat)

 

如图:

 

 

 

 

然后双击运行,可以看到在 caffe-master\examples\cifar10下会生成一个文件夹,output_folders。里面存放的就是转换好的数据

 

第三步:

计算出均值文件:mean.binaryproto

首先要确保在caffe-master\Build\x64\Release 下有compute_image_mean.exe ,没有的话请打开Caffe.sln,将compute_image_mean 设置为 启动项目,然后ctrl+F5,等待编译结束,在caffe-master\Build\x64\Release下就有compute_image_mean.exe了

 

如图:

 

 

有了compute_image_mean.exe,我们要在caffe-master\examples\cifar10下创建一个记事本(后缀改为  .bat ),输入以下code

 

..\..\Build\x64\Release\compute_image_mean.exe-backend=leveldb ../../examples\cifar10\output_folders\cifar10_train_leveldbmean.binaryproto

Pause

 

然后运行此文件,在caffe-master\examples\cifar10 下会出现mean.binaryproto文件

 

第四步:

更改caffe-master\examples\cifar10 下的cifar10_quick_solver.prototxt和 cifar10_quick_train_test.prototxt  主要是改路径

我的cifar10_quick_solver.prototxt改中了:

net:"../../examples/cifar10/cifar10_quick_train_test.prototxt"

snapshot_prefix:"../../examples/cifar10/cifar10_quick"

cifar10_quick_train_test.prototxt中改了:

mean_file:"../../examples/cifar10/mean.binaryproto"

source:"../../examples/cifar10/output_folders/cifar10_train_leveldb"

mean_file:"../../examples/cifar10/mean.binaryproto"

source:"../../examples/cifar10/output_folders/cifar10_test_leveldb"

 

以及 backend: LEVELDB  (有两处喔!)

 

第五步:

更改好两个文件之后就可以运行caffe来训练啦,提供两种方法,一种是编写批处理文件bat,一种是直接在vs2013中运行

先说第一种,在caffe-master\examples\cifar10下创建文本文件,更改后缀为.bat,复制以下代码:

 

..\..\Build\x64\Release\caffe.exe train--solver=../../examples/cifar10/cifar10_quick_solver.prototxt

Pause

 

如图:

 

 

保存之后,运行即可。

 

第二种方法是在vs2013里进行的,先将caffe设置为启动项目:

 

如图:

 

 

 

再点击属性,找到调试,在命令参数中输入:train --solver=../../examples/cifar10/cifar10_quick_solver.prototxt

 

如图:

 

 

点击确定,ctrl+F5 即可

 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/TensorSense/p/6260287.html

你可能感兴趣的文章
ARM计划将四核心CPU引入磁盘驱动器
查看>>
智慧城市数量年内超500个 这两大难题不得不解
查看>>
《中国人工智能学会通讯》——10.27 提出的方法
查看>>
大数据重点不在于“大”
查看>>
普元发布Primeton DI 6.1.0送新鲜:为用户终极体验而战
查看>>
解读固态磁盘性能发展之现状
查看>>
CFO职能扩张 CIO将面临更大数据压力
查看>>
区块链之路该怎么走?
查看>>
12款白帽子用于黑客渗透测试的操作系统
查看>>
博科助力澳大利亚的基因组研究机构应对大数据增长
查看>>
DDoS再度来袭 德国网络沦陷的原因是?
查看>>
传统销售移动办公初体验:兵行千里高效掌握
查看>>
智能家庭本周锋闻:家电联网路漫漫
查看>>
聊聊Java的泛型及实现
查看>>
噪音引来抗议 法庭命令关闭巴黎一个数据中心
查看>>
困难重重,错误铺就的混合云之路
查看>>
第二季度全球服务器市场出货量增长2%
查看>>
诺基亚出价166亿美元收购阿尔卡特朗讯
查看>>
人工智能就像电力,NVIDIA开始为智能安防行业“供电”
查看>>
SDN趋势回顾:2016年是软件定义WAN元年
查看>>