CAFFE 在windows平臺(tái)的使用

是時(shí)候跟進(jìn)一下深度學(xué)習(xí)框架的使用方法了。先從caffe下手。

caffe安裝

caffe的安裝方式有兩種，第一種是自己編譯源碼的安裝方式，第二種是下載編譯好的庫(kù)，包含了依賴項(xiàng)等各個(gè)包。如果需要對(duì)源碼進(jìn)行修改并加以使用的話，編譯源碼的方式安裝比較好，我這里僅僅使用，暫不修改，直接下載caffe的github上對(duì)應(yīng)的windows分支下的版本。 https://github.com/BVLC/caffe/teee/windows debug和release都下了，但是用的時(shí)候還是以release為主，另外還需要下載源碼的git目錄下的文件caffe-windows，并建立build文件夾，把realease的編譯文件放進(jìn)去就行。整個(gè)caffe-windows最好直接放在D:/這樣的根目錄下。

caffe自帶例子學(xué)習(xí)

caffe本身包含了大量的網(wǎng)絡(luò)模型和對(duì)應(yīng)的求解文件，直接調(diào)用起來(lái)，比較容易弄懂整個(gè)caffe的執(zhí)行過程。

minist例子

1.下載數(shù)據(jù)： 在caffe-windows/data/mnist/get_mnist.sh里可以看到下載的網(wǎng)站，自己下載，并解壓到caffe-windows/data/mnist/里，注意把文件解壓到這里，而不是文件夾。

2.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換： 需要將訓(xùn)練和測(cè)試集轉(zhuǎn)換為lmdb格式，可以參考Rolin博客的bat處理文件的語(yǔ)句： blog.csdn.net/tianrolin/article/details/51434687 轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)會(huì)存放在cafffe-windows/examples/mnist/下多出來(lái)的兩個(gè)文件夾里。

3.修改lenet_solver.PRototxt這個(gè)文件，注意修改net的路徑，以及采用的CPU或者GPU模式。我這里采用的是CPU模式。 還要修改lenet_train_text.prototxt這個(gè)文件，注意訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測(cè)試數(shù)據(jù)的路徑是否正確。

4.用CMD運(yùn)行 打開CMD，執(zhí)行 D:/caffe-windows/build/caffe-release/bin/caffe.exe train –solver=D:/caffe-windows/examples/mnist/lenet_solver.prototxt 用cpu模式要運(yùn)行好幾分鐘才行。

運(yùn)行結(jié)果：

其他的例子運(yùn)行方式應(yīng)該和這個(gè)mnist差不多。

訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)

待完整

參考

【1】 blog.csdn.net/tianrolin/article/details/51434687 Rolin的專欄 【2】lib.csdn.net/article/deeplearning/53927 caffe入門教程