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10000个测试样本集;
- 分4部分,分别是一个训练图片集,一个训练标签集,一个测试图片集,一个测试标签集,每个标签的值是0~9之间的数字;
- 原始图像归一化大小为28*28,以二进制形式保存
2. Windows+caffe框架下MNIST数据集caffemodel分类模型训练及测试
1. 下载mnist数据
2. 将MNIST数据集转换为lmdb数据文件
- 它们都是键/值对嵌入式数据库管理系统编程库
- 虽然lmdb的内存消耗是leveldb的1.1倍,但是lmdb的处理速度比leveldb快10%到15%,另外lmdb允许多种训练模型同时读取同一组数据集。
- lmdb取代了leveldb成为了caffe默认的数据集生成格式。
.\Build\x64\Debug\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\Debug\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
3. 计算数据库的均值文件
.\Build\x64\Debug\compute_image_mean.exe .\examples\mnist\mnist_train_lmdb .\examples\mnist\mean.binaryproto
pause
双击运行,执行结果:
4. lenet训练参数设置
设置lmdb文件路径
设置lenet训练参数
- GPU or CPU: caffe中lenet的训练参数默认是使用GPU,这里修改为CPU;
- 最大迭代次数: 最大迭代次数默认是10000,一般情况下最大迭代次数越大,训练的模型越准确,训练耗时也越长,这里max_iter的值10000不做修改。
- caffemodel生成路径:训练完成之后会生成caffemodel分类模型,默认生成路径是在mnist根目录,这里修改为mnist目录下的CaffeModel文件夹内,snapshot_prefix: "examples/mnist/CaffeModel/lenet";
5. 执行lenet模型训练,生成caffemodel
.\Build\x64\Debug\caffe.exe train --solver=examples/mnist/lenet_solver.prototxt
pause
双击运行,开始训练:
- lenet_iter_10000.caffemodel 和 lenet_iter_5000.caffemodel: 这两个文件是最终生成的caffemodel分类模型;
- lenet_iter_10000.solverstate 和 lenet_iter_5000.solverstate : 这两个文件是记录当前训练状态信息文件。在跑训练模型的时候遇到断电等异常情况导致训练中断,再次训练的时候就不必浪费时间从头开始训练,只需要调用 .solverstate文件,从上次训练中断的位置处继续训练即可,具体使用方法略过。
6. 使用caffemodel测试一下mnist测试数据集的分类准确率
.\Build\x64\Debug\caffe.exe test --model=.\examples\mnist\lenet_train_test.prototxt -weights=.\examples\mnist\CaffeModel\lenet_iter_10000.caffemodel
pause
程序会根据lenet_train_test.prototxt文件里设置的测试数据集的路径自动加载到测试数据,双击运行,完成之后得到测试数据集的识别准确率,约为98.5%:
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