caffe中 cifar10案例(一)訓練模型

2021-08-03 07:02:26 字數 808 閱讀 2759

1. 背景知識

cifar10資料訓練樣本50000張,測試樣本10000張,每張為32*32的彩色三通道,共分為10類。

$ cd /opt/caffe-master

$ sudo sh data/cifar10/get_cifar10.sh

3. 轉換資料格式為lmdb

$ sh examples/cifar10/create_cifar10.sh
轉換成功後,會在 examples/cifar10/資料夾下生成兩個資料夾,cifar10_train_lmdb和cifar10_test_lmdb,裡面的檔案就是我們需要的檔案。

由於沒有配置gpu,因此在examples/cifar10/cifar10_quick_solver.prototxt和 cifar10_quick_solver_lr1.prototxt檔案中,最後一行,設為solver_mode: cpu

為了節省時間,進行快速訓練(train_quick),訓練分為兩個階段,第乙個階段(迭代4000次)呼叫配置檔案cifar10_quick_solver.prototxt,學習率(base_lr)為0.001。

4. 訓練資料

caffe中 cifar10案例(二)使用模型

1.準備素材 a 一張貓cat test.jpeg b 建立標籤檔案 gedit opt caffe master data cifar10 cifar10 words.txt加入 0 airplane 1 automobile 2 bird 3 cat 4 deer 5 dog 6 frog 7 ...

caffe典型識別示例CIFAR 10的執行詳解

檔案說明 1.caffe的執行示例 cifar10 2.分析cifar10的資料集合模型結構 3.給出ciffar10的執行步驟 執行環境 windows7 x86 caffe vs2013 參考資料 1.2.二進位制資料庫 3.資料庫 4.5.一 cifar 10資料集簡介 1.cifar 10 ...

10案例分析

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