Caffe实例

 

 

 

下载连接以及说明： 
1.caffe代码按照官方教程下载windows分支下面的就能够了（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：官方只能下载python 3.6版本的，在安装完python3.6版本的miniconda以后，注意在安装的时候将目录添加到环境变量中，而后命令行中执行：

conda create -n py35 python=3.5 anaconda，执行以后，会下载并安装python3.5下面的库，成功以后；

命令行中执行 activate py35，便可激活python3.5,可是当退出以后仍然是默认的3.6,这个时候命令行执行：

conda info --envs，能够看到有2个python环境：一个是root,一个是py35，而且能够看到py35这个包的安装路径。

而后在windows的环境变量中，把py35这个环境的路径和这个路径下的scripts路径添加到path路径中，

并在系统变量的path路径中删除掉原来的miniconda3/bin和miniconda3/scripts路径，这个再进入命令行中输入python,

默认就是python3.5了。

4.下载相应的caffe依赖包，地址https://github.com/willyd/caffe-builder/releases/ （注意我这里下载的是：libraries_v140_x64_py35_1.1.0.tar.bz2     ，这个文件很是难下载，我下载了不少次都没下载下来，若是有须要的，请看百度云连接: https://pan.baidu.com/s/1bp4hJiv 密码: 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错误，把BLAS 选项改成Open，意思是用OpenBlas

总算cmake成功了，接着就是编译了。

 

 

 

Caffe实例

 

Mnist数据转化成lemdb格式

mnist测试

能够参考http://blog.csdn.net/qq_14845119/article/details/52415090

mnist测试：

下面经过一个一个最简单的网络结构lenet来对刚才安装的caffe进行测试。

（1）去官网http://yann.lecun.com/exdb/mnist/下载mnist数据集。下载后解压到E:\caffe\data\mnist，以下图所示。

 

（2）在caffe根目录下，新建一个create_mnist.bat，里面写入以下的脚本：

.\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

而后双击该脚本运行，便可在E:\caffe\examples\mnist下面生成相应的lmdb数据文件。

 

（3）修改E:\caffe\examples\mnist\lenet_solver.prototxt，将最后一行改成solver_mode:CPU，

修改E:\caffe\examples\mnist\lenet_train_test.prototxt，以下所示，左面为原始的，右面为修改后的。

 

 

（4）在caffe根目录下，新建train_mnist.bat，而后输入以下的脚本，

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

pause

而后双击运行，就会开始训练，训练完毕后会获得相应的准确率和损失率。

 

 

须要注意的是：

1.将他们都下载下来，在./data/mnist中创建两个文件夹分别装好

 

 

2. 写脚本语言是应核对好路径是否正确，要用本身的路径，不能照抄做者的。

3. 若是只用CPU，网络训练时间在一小时左右（多是我笔记本配置低）

 

个人操做

 

 

一些错误，及解决办法

[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

 

能够看出是解析lenet_train_test.prototxt出错，NetParameter后面跟的是错误的位置，好比第一个是14行17列，找到lenet_train_test.prototxt这个位置发现是’\’。

问题缘由：

在windows中路径分隔符是’\’，好比我一开始直接复制lmdb的路径到prototxt中的：

 

 

source这个字符串在c里面解析为转义，因此出错。

解决方法：

将‘\’改成‘/’或者‘\\’

 

 

个人

 

 

双击运行runMNIST.bat文件，训练数据集。

第一个测试程序已经完成了，准确度还挺高，下一步该研究网络结构了。