Windows與linux下caffe配置(僅CPU)
1)下載MNIST資料集,MNIST資料集包含四個檔案,如表1所示:
表1:MNIST資料集及其檔案解釋
下載完後解壓得到對應的四個檔案,這四個檔案不能直接用於caffe的訓練和測試。需要利用第4步生成的convert_mnist_data.exe把四個檔案換 為caffe所支援的leveldb或lmdb檔案。2)轉換 訓練\測試資料
a) 中的四個檔案放到 . \examples\mnist\mnist_data資料夾下。
b) 在caffe-windows安裝的根目錄下,新建一個convert-mnist-data-train.bat檔案轉換為訓練資料,並在檔案中新增程式碼:
Build\x64\Release\convert_mnist_data.exe --backend=lmdbexamples\mnist\mnist_data\train-images.idx3-ubyteexamples\mnist\mnist_data\train-labels.idx1-ubyte examples\mnist\mnist_data\mnist_train_lmdb pause
其中--backend=lmdb 表示轉換為lmdb格式,若要轉換為leveldb將其改寫為--backend=leveldb 即可。
再新建一個convert-mnist-data-test.bat轉換測試資料,程式碼為:
Build\x64\Release\convert_mnist_data.exe --backend=lmdb examples\mnist\mnist_data\t10k-images.idx3-ubyte examples\mnist\mnist_data\t10k-labels.idx1-ubyte examples\mnist\mnist_data\mnist_test_lmdb Pause
Ps:(1)convert_mnist_data.exe的命令格式為:
convert_mnist_data [FLAGS] input_image_file input_label_file output_db_file
[FLAGS]:轉換的檔案格式可取leveldb或lmdb,示例:--backend=leveldb
Input_image_file:輸入的圖片檔案,示例:train-images.idx3-ubyte
input_label_file:輸入的圖片標籤檔案,示例:train-labels.idx1-ubyte
output:儲存輸出檔案的資料夾,示例:mnist_train_lmdb
(2)如果感覺很麻煩,也可以直接下載作者轉換好的MNIST檔案(leveldb和lmdb)。
3)執行測試
(1)將第2)步中轉換好的訓練\測試資料集(mnist_train_lmdb\ mnist_train_lmdb或mnist_train_leveldb\mnist_train_leveldb) 資料夾放在.\examples\mnist中。
(2)在caffe-windows根目錄下新建一個run.bat,檔案中程式碼:
Build\x64\Release\caffe.exe train --solver=examples/mnist/lenet_solver.prototxt
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