转自:http://www.cnblogs.com/NanShan2016/p/5469942.html 编译完caffe后,在D:\caffe\caffe-master\caffe-master\build\x64\Release 中有caffe.exe 训练篇 1 *.sh文件如何执行? 直接将后缀名改成“bat”然后双击. 但是实际上好像好需要修改. 2 如何载入MNIST数据并且开始训练?    (1)首先明确我们需要设定两个重要的prototxt文件,它们分别是CAFFE_ROOT/e…

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 LeCun et al. train-images-idx3-ubyte.gz:  training set images (9912422 bytes)  train-labels-idx1-ubyte.gz:  training set labels (28881 bytes)  t10k-ima…

在win10机子上装了caffe,感谢大神们的帖子,要入坑caffe-windows的朋友们看这里,还有这里,安装下来基本没什么问题. 好了,本博文写一下使用caffe测试mnist数据集的步骤. 1. 下载mnist数据集. 不太看得懂get_mnist.ps1文件,并且运行无效,所以选择直接从mnist官网下载数据集.下载后解压,从解压后的文件夹提取出四个文件,放在caffe根目录下<caffe-root>\data\mnist下,例如E:\caffe-windows\data\mnist…

基于Caffe的MNIST数据集训练与测试 原创:转载请注明https://www.cnblogs.com/xiaoboge/p/10688926.html  摘要 在前面的博文中,我详细介绍了Caffe的网络结构和求解文件,还介绍了如何制作LMDB和Hdf5数据源文件.但是我们还没有完整的介绍过如何在Caffe框架下去训练一个神经网络模型,在本篇博文中我将从最经典.简单的卷积神经网络Lenet(CNN的开端)和最简单的数据集MNIST(手写数字)出发,详细介绍整个网络的训练与测试过程. 1. …

在调试Mnist例子之前,首先需要用vs2013编译好caffe.详情请参见: [caffe-Windows]caffe+VS2013+Windows无GPU快速配置教程 按照上述教程编译好caffe后,开始编译并调试MNIST. 1. 下载好MINIST数据:http://pan.baidu.com/s/1o7YrhKe,下载完之后解压到examples\mnist\文件夹下. 2. 修改lenet_train_test.prototxt文件: //需要修改四处地方,如下红色部分标注 name…

@tags caffe 前面根据train_lenet.sh改写了train_lenet.py后,在根目录下执行它,得到一系列输出,内容如下: I1013 10:05:16.721294 1684 caffe.cpp:218] Using GPUs 0 I1013 10:05:17.525264 1684 caffe.cpp:223] GPU 0: GeForce GTX 970M I1013 10:05:17.790920 1684 common.cpp:36] System entropy…

个人认为学习一个陌生的框架,最好从例子开始,所以我们也从一个例子开始. 学习本教程之前,你需要首先对卷积神经网络算法原理有些了解,而且安装好了caffe 卷积神经网络原理参考:http://cs231n.stanford.edu/syllabus.html Ubuntu安装caffe教程参考:http://caffe.berkeleyvision.org/install_apt.html 先讲解一下caffe设计的架构吧: 训练mnist数据集使用 build/tools/caffe 训练步骤:…

上一篇记录的是学习caffe前的环境准备以及如何创建好自己需要的caffe版本.这一篇记录的是如何使用编译好的caffe做训练mnist数据集,步骤编号延用上一篇 <实践详细篇-Windows下使用VS2015编译安装Caffe环境(CPU ONLY) >的顺序. 二:使用caffe做图像分类识别训练测试mnist数据集 1.下载MNIST数据集,MNIST数据集包含四个文件信息,见表格: 文件 内容 train-images-idx3-ubyte.gz 训练集图片 - 55000 张 训练图…

   一. 装完caffe当然要来跑跑自带的demo,在examples文件夹下. 先来试试用于手写数字识别的mnist,在 examples/mnist/ 下有需要的代码文件,但是没有图像库. mnist库有50000个训练样本,10000个测试样本,都是手写数字图像. caffe支持的数据格式为:LMDB LEVELDB IMDB比LEVELDB大,但是速度更快,且允许多种训练模型同时读取同一数据集. 默认情况,examples里支持的是IMDB文件,不过你可以修改为LEVELDB,后面详解…

问题描述 build/examples/mnist/convert_mnist_data.bin: error while loading shared libraries: libcudart.so.9.2: cannot open shared object file: No such file or directory 解决方法 caffe运行时需要调用cuda的库,我们在/etc/ld.so.conf.d目录下新建一个cafe.conf文件,将所需要用的库的目录写入: # sudo vi…