深度学习-Caffe编译测试的小总结

1. 搭建的环境和代码：win7 64bit + vs2013+CUDA7.5

http://blog.csdn.net/thesby/article/details/50880802

2. 编译，制作数据集，训练参考的：

http://www.cnblogs.com/denny402/tag/caffe/

http://linusp.github.io/2015/07/21/caffe-base-usage.html

http://blog.csdn.NET/u013657981/article/details/49497753

遇到的问题：

遇到很多很多问题。

如：1. Check failed: error == cudaSuccess (35 vs. 0) CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version

解决办法：换英伟达显卡版本更高的电脑训练模型。

参考地址：http://stackoverflow.com/questions/31688759/mac-caffe-cuda-driver-issue

2.“error == cudaSuccess (2 vs. 0) out of memory”

解决办法：显存不足的错误，把train_val.prototxt中的batch_size从256一路改到4才成功

参考地址：http://blog.csdn.Net/songyu0120/article/details/46728113

3. 在训练模型的时候，无故就奔溃了：

解决办法：是因为被训练的图片大小是：136*38，尺寸太小。我最后把它扩展成256*256，模型训练成功。

4. 训练出来的模型，分类的分不出来：

这个问题，纠结了两天，解决了。

主要问题是： 它在做模型的时候没有收敛。 导致分类不出来。如何才能让它收敛呢：

a. 因为我的GPU性能差，所以我换成同事的电脑，是GFORCE 950.

b. 即使是950还是不行。 因为我把batch_size改为了4，太小了。导致其不收敛。

c. 最后我把solver.prototxt的编译model从GPU改为了CPU。 将batch_size改为256， test的batch_size改为了50，模型训练了一个晚上，收敛了。