Caffe實例

 

 

 

下載連接以及說明： 
1.caffe代碼按照官方教程下載windows分支下面的就能夠了（https://github.com/BVLC/caffe/tree/windows）。
2.cmake(https://cmake.org/download/) 
3.miniconda3  python3.6  x64(https://conda.io/miniconda.html) （注意：官方只能下載python 3.6版本的，在安裝完python3.6版本的miniconda以後，注意在安裝的時候將目錄添加到環境變量中，而後命令行中執行：

conda create -n py35 python=3.5 anaconda，執行以後，會下載並安裝python3.5下面的庫，成功以後；

命令行中執行 activate py35，便可激活python3.5,可是當退出以後仍然是默認的3.6,這個時候命令行執行：

conda info --envs，能夠看到有2個python環境：一個是root,一個是py35，而且能夠看到py35這個包的安裝路徑。

而後在windows的環境變量中，把py35這個環境的路徑和這個路徑下的scripts路徑添加到path路徑中，

並在系統變量的path路徑中刪除掉原來的miniconda3/bin和miniconda3/scripts路徑，這個再進入命令行中輸入python,

默認就是python3.5了。

4.下載相應的caffe依賴包，地址https://github.com/willyd/caffe-builder/releases/ （注意我這裏下載的是：libraries_v140_x64_py35_1.1.0.tar.bz2     ，這個文件很是難下載，我下載了不少次都沒下載下來，若是有須要的，請看百度雲連接: https://pan.baidu.com/s/1bp4hJiv 密碼: zwn8）

 

Q:  CMake Error at D:/cmake/share/cmake-3.11/Modules/FindPackageHandleStandardArgs.cmake:137 (message):
  Could NOT find Atlas (missing: Atlas_CLAPACK_INCLUDE_DIR
  Atlas_CBLAS_LIBRARY Atlas_BLAS_LIBRARY Atlas_LAPACK_LIBRARY)
Call Stack (most recent call first):

 

solve:提示atlas錯誤，把BLAS 選項改成Open，意思是用OpenBlas

總算cmake成功了，接着就是編譯了。

 

 

 

Caffe實例

 

Mnist數據轉化成lemdb格式

mnist測試

能夠參考http://blog.csdn.net/qq_14845119/article/details/52415090

mnist測試：

下面經過一個一個最簡單的網絡結構lenet來對剛纔安裝的caffe進行測試。

（1）去官網http://yann.lecun.com/exdb/mnist/下載mnist數據集。下載後解壓到E:\caffe\data\mnist，以下圖所示。

 

（2）在caffe根目錄下，新建一個create_mnist.bat，裏面寫入以下的腳本：

.\Build\x64\Release\convert_mnist_data.exe .\data\mnist\mnist_train_lmdb\train-images.idx3-ubyte .\data\mnist\mnist_train_lmdb\train-labels.idx1-ubyte .\examples\mnist\mnist_train_lmdb

echo.

.\Build\x64\Release\convert_mnist_data.exe .\data\mnist\mnist_test_lmdb\t10k-images.idx3-ubyte .\data\mnist\mnist_test_lmdb\t10k-labels.idx1-ubyte .\examples\mnist\mnist_test_lmdb

pause

而後雙擊該腳本運行，便可在E:\caffe\examples\mnist下面生成相應的lmdb數據文件。

 

（3）修改E:\caffe\examples\mnist\lenet_solver.prototxt，將最後一行改成solver_mode:CPU，

修改E:\caffe\examples\mnist\lenet_train_test.prototxt，以下所示，左面爲原始的，右面爲修改後的。

 

 

（4）在caffe根目錄下，新建train_mnist.bat，而後輸入以下的腳本，

.\Build\x64\Release\caffe.exetrain --solver=.\examples\mnist\lenet_solver.prototxt

pause

而後雙擊運行，就會開始訓練，訓練完畢後會獲得相應的準確率和損失率。

 

 

須要注意的是：

1.將他們都下載下來，在./data/mnist中創建兩個文件夾分別裝好

 

 

2. 寫腳本語言是應覈對好路徑是否正確，要用本身的路徑，不能照抄做者的。

3. 若是隻用CPU，網絡訓練時間在一小時左右（多是我筆記本配置低）

 

個人操做

 

 

一些錯誤，及解決辦法

[libprotobuf ERROR C:\Users\guillaume\work\caffe-builder\build_v140_x64\packages\protobuf\protobuf_download-prefix\src\p
rotobuf_download\src\google\protobuf\text_format.cc:298] Error parsing text-format caffe.NetParameter: 14:17: Invalid es

 

能夠看出是解析lenet_train_test.prototxt出錯，NetParameter後面跟的是錯誤的位置，好比第一個是14行17列，找到lenet_train_test.prototxt這個位置發現是’\’。

問題緣由：

在windows中路徑分隔符是’\’，好比我一開始直接複製lmdb的路徑到prototxt中的：

 

 

source這個字符串在c裏面解析爲轉義，因此出錯。

解決方法：

將‘\’改成‘/’或者‘\\’

 

 

個人

 

 

雙擊運行runMNIST.bat文件，訓練數據集。

第一個測試程序已經完成了，準確度還挺高，下一步該研究網絡結構了。