第一步:进入caffe目录

第二步:获取mnist数据集

./data/mnist/get_mnist.sh

第三步:创建lmdb

./examples/mnist/create_mnist.sh

第四步:训练

./examples/mnist/train_lenet.sh

运行完结果如下:

生成四个文件

lenet_iter_10000.caffemodel

lenet_iter_10000.solverstate    
 
lenet_iter_5000.caffemodel    
    
lenet_iter_5000.solverstate

屏幕显示:

I0918 14:43:05.602397  8647 solver.cpp:317] Iteration 10000, loss = 0.00291481
I0918 14:43:05.602445  8647 solver.cpp:337] Iteration 10000, Testing net (#0)
I0918 14:43:11.950065  8647 solver.cpp:404]     Test net output #0: accuracy = 0.9904
I0918 14:43:11.950124  8647 solver.cpp:404]     Test net output #1: loss = 0.0309935 (* 1 = 0.0309935 loss)
I0918 14:43:11.950135  8647 solver.cpp:322] Optimization Done.
I0918 14:43:11.950142  8647 caffe.cpp:254] Optimization Done.

mnist测试的更多相关文章

  1. 从一到二:利用mnist训练集生成的caffemodel对mnist测试集与自己手写的数字进行测试

    通过从零到一的教程,我们已经得到了通过mnist训练集生成的caffemodel,主要包含下面四个文件: 接下来就可以利用模型进行测试了.关于测试方法按照上篇教程还是选择bat文件,当然python. ...

  2. win10下caffe安装与mnist测试实验注意点

    caffe安装 安装内容:win10教育版+anaconda2+python(无gpu版本) 安装教程:主要依照三年一梦教程:https://www.cnblogs.com/king-lps/p/65 ...

  3. 利用mnist训练集生成的caffemodel对mnist测试集与自己手写的数字进行测试

    从一到二:利用mnist训练集生成的caffemodel对mnist测试集与自己手写的数字进行测试 通过从零到一的教程,我们已经得到了通过mnist训练集生成的caffemodel,主要包含下面四个文 ...

  4. Caffe初试(二)windows下的cafee训练和测试mnist数据集

    一.mnist数据集 mnist是一个手写数字数据库,由Google实验室的Corinna Cortes和纽约大学柯朗研究院的Yann LeCun等人建立,它有60000个训练样本集和10000个测试 ...

  5. Windows下mnist数据集caffemodel分类模型训练及测试

    1. MNIST数据集介绍 MNIST是一个手写数字数据库,样本收集的是美国中学生手写样本,比较符合实际情况,大体上样本是这样的: MNIST数据库有以下特性: 包含了60000个训练样本集和1000 ...

  6. Chapter 3 Start Caffe with MNIST Demo

    先从一个具体的例子来开始Caffe,以MNIST手写数据为例. 1.下载数据 下载mnist到caffe-master\data\mnist文件夹. THE MNIST DATABASE:Yann L ...

  7. windows环境Caffe安装配置步骤(无GPU)及mnist训练

    在硕士第二年,义无反顾地投身到了深度学习的浪潮中.从之前的惯性导航转到这个方向,一切从头开始,在此,仅以此文记录自己的打怪之路. 最初的想法是动手熟悉Caffe,考虑到直接上手Ubuntu会有些难度, ...

  8. TensorFlow训练MNIST数据集(3) —— 卷积神经网络

    前面两篇随笔实现的单层神经网络 和多层神经网络, 在MNIST测试集上的正确率分别约为90%和96%.在换用多层神经网络后,正确率已有很大的提升.这次将采用卷积神经网络继续进行测试. 1.模型基本结构 ...

  9. Ubuntu17.10 下配置caffe 仅CPU i386可以直接apt install caffe-cpu,但是怎么运行mnist代码我懵逼了

    Ubuntu16.04下配置caffe(仅CPU)  参考:http://blog.csdn.net/zt_1995/article/details/56283249   第二次配置caffe环境,依 ...

随机推荐

  1. day 93 Django学习之django自带的contentType表

    Django学习之django自带的contentType表   通过django的contentType表来搞定一个表里面有多个外键的简单处理: 摘自:https://blog.csdn.net/a ...

  2. springboot配置kafka生产者和消费者详解

    在原有pom.xml依赖下新添加一下kafka依赖ar包 <!--kafka--> <dependency> <groupId>org.springframewor ...

  3. python最新笔试题

    这是笔者面试小十家公司后呕心沥血总结的一些笔试编程题~具体公司就不透露了.哎,说多了都是泪啊. 1.二分法查找: l = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] find_num = ...

  4. windows提权之前的信息收集

    0x00 基本信息 -获取主机名:hostname或者echo %COMPUTERNAME% -获取所属域信息:systeminfo 获取环境变量:set 0x01 获取系统安装的软件信息 -导出注册 ...

  5. 【8086汇编-Day1】预备知识

    菜鸟的8086汇编入门之旅,偶有错处恭请大佬们指正. Ⅰ· 闲说一下 我为什么学汇编?相对于晦涩难懂的01010101011010机器语言(高低电平变化驱动机器做出不同反应),汇编语言用更便于记忆和使 ...

  6. 20155318Java课堂实践20170510

    20155318Java课堂实践20170510 修改教材P98 Score2.java 让执行结果数组填充是自己的学号:提交在IDEA或命令行中运行结查截图,加上学号水印,没学号的不给成绩 代码 p ...

  7. 20155322 2016-2017-2 《Java程序设计》实验一 Java开发环境的熟悉(macOS + Eclipse)

    20155322 2016-2017-2 <Java程序设计>实验一 Java开发环境的熟悉(macOS + Eclipse) 实验目的与内容 熟悉命令行开发环境. 使用vim等文本编译器 ...

  8. 20155323刘威良第一次实验 Java开发环境的熟悉(Linux + IDEA)

    20155323刘威良第一次实验 Java开发环境的熟悉(Linux + IDEA) 实验内容 1.使用JDK编译.运行简单的Java程序: 2.使用Eclipse 编辑.编译.运行.调试Java程序 ...

  9. 《Java程序设计》课堂实践内容总结

    <Java程序设计>课堂实践内容总结 实践一 要求 修改教材P98 Score2.java, 让执行结果数组填充是自己的学号: 提交在IDEA或命令行中运行结查截图,加上学号水印,没学号的 ...

  10. [NOIp2018]货币系统 背包

    LG传送门 完全背包板子题 显然就是判断有多少种面值的货币可以被其他面值的货币表示,完全背包搞一搞就好了. 考场代码(一看这两格缩进就知道是考场代码): #include<cstdio> ...