Caffe for Windows 訓練cifar10

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我們學習Caffe提供的簡單常式，目的是為了讓初學者輕鬆上手，以examples/cifar10/為例，主要用於小圖片的分類。

 

1 cifar10資料集

60000張32*32彩色圖片，50000張訓練，10000張測試

下載cifar10資料集：http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-binary.tar.gz

將下載好並解壓好的資料存放於/data/cifar10/路徑

下載好的未經處理資料是BINARY（二進位）格式的，需要轉換成LMDB或LEVELDB格式才能被Caffe識別（本文以LEVELDB格式為例）。

 

2 轉換格式

我們已經編譯好Caffe，可參考前面的部落格Caffe環境搭建，只需要在根目錄D:\caffe-master下編寫一個指令碼，完成後雙擊該指令碼即可，我是將Caffe的源碼解壓在D盤的。

指令檔如下所示：

.\Build\x64\Release\convert_cifar_data.exe ./data/cifar10 ./examples/cifar10 leveldb
pause

 

.\Build\x64\Release\convert_cifar_data.exe 

./data/cifar10         表示輸入資料檔案路徑

./examples/cifar10  表示輸出資料檔案路徑

leveldb                   表示資料格式，你也可以嘗試產生lmdb格式

 

提示：如何編寫bat指令檔？

答：其實就是建立一個文字檔，然後將尾碼名改寫成bat就可以。

關於指令碼裡面的Release模式，有人肯定會問，我用Debug模式不可以嗎？

答：也可以。但因為在Debug模式下會出現一系列的問題，我個人建議還是在Release模式下產生Caffe。

 

3 映像資料均值

我們已經編譯好Caffe，只需要在目錄D:\caffe-master下編寫一個指令碼就好，完成後雙擊指令碼。

指令碼如下所示：

.\Build\x64\Release\compute_image_mean.exe -backend=leveldb ./examples/cifar10/cifar10_train_leveldb mean.binaryproto
pause

 

    .\Build\x64\Release\compute_image_mean.exe    表示映像資料進行初始化處理，需要compute_image_mean.exe可執行檔

    -backend=leveldb  表示資料格式，如果不添加這句話的，預設轉化為lmdb

    ./examples/cifar10/cifar10_train_leveldb 表示剛才產生的訓練資料集的路徑，而不是val驗證資料集的路徑

     mean.binaryproto 表示輸出均值檔案名稱，尾碼名為binaryproto。這裡預設儲存在當前路徑下，也就是在D:\caffe-master。

 

4 配置網路檔案

該版本的網路設定檔有很多，我這裡使用/examples/cifar10/cifar10_quick_train_test.prototxt。開啟之後修改訓練資料和驗證資料以及均值檔案的路徑，如所示，紅色部分為修改過後的：

由於我是CPU模式的，所以還需要修改一下/examples/cifar10/cifar10_quick_solver.prototx檔案裡面的模式，如所示，紅色圓圈為修改過的，原先為GPU模式。

 

5 訓練日誌

由於使用了cifar10_quick_train_test.prototxt，對應的在模型訓練設定檔案上我們使用cifar10_quick_solver.prototxt，其實不需要修改內容，當然你也可以自己指定一些參數。

我們已經編譯好Caffe，只需要在根目錄D:\caffe-master下編寫一個指令碼，完成後雙擊該指令碼即可。

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

要是想進行驗證的話，可以修改命令為：

.\Build\x64\Release\caffe.exe test --model=examples/cifar10/cifar10_quick_train_test.prototxt
pause

 運行結果，圖中紅色處為準確率，我們訓練測試主要看的也就是它：

 

 

 

 

 

 

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