Caffe实例

2019/01/03 23:45
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下载链接以及说明: 
1.caffe代码按照官方教程下载windows分支下面的就可以了(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之后,注意在安装的时候将目录添加到环境变量中,然后命令行中执行:

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

命令行中执行 activate py35,即可激活python3.5,但是当退出之后仍然是默认的3.6,这个时候命令行执行:

conda info --envs,可以看到有2个python环境:一个是root,一个是py35,并且可以看到py35这个包的安装路径。

然后在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     ,这个文件非常难下载,我下载了很多次都没下载下来,如果有需要的,请看百度云链接: 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 选项改为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

可以参考http://blog.csdn.net/qq_14845119/article/details/52415090

mnist测试:

下面通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,如下图所示。

 

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

.\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

然后双击该脚本运行,即可在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,将最后一行改为solver_mode:CPU,

修改E:\caffe\examples\mnist\lenet_train_test.prototxt,如下所示,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,然后输入如下的脚本,

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

pause

然后双击运行,就会开始训练,训练完毕后会得到相应的准确率和损失率。

 

 

需要注意的是:

1.将他们都下载下来,在./data/mnist中建立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,要用自己的路径,不能照抄作者的。

3. 如果只用CPU,网络训练时间在一小时左右(可能是我笔记本配置低)

 

我的操作

 

 

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

 

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

问题原因:

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

 

 

source这个字符串在c里面解析为转义,所以出错。

解决方法:

‘\’改为‘/’或者‘\\’

 

 

我的

 

 

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。

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