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caffe︱cifar-10数据集quick模型的官方案例

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悟乙己
发布2019-05-27 19:16:46
5910
发布2019-05-27 19:16:46
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文章被收录于专栏:素质云笔记

准备拿几个caffe官方案例用来练习,就看到了caffe中的官方案例有cifar-10数据集。于是练习了一下,在CPU情况下构建quick模型。主要参考博客:liumaolincycle的博客

配置:win10下虚拟机,ubuntu 16.04

虚拟机安装:

win10系统搭建虚拟机:VMware Workstation Player 12环境+Ubuntu Kylin 16.04 LTS系统

caffe安装:caffe+CPU︱虚拟机+Ubuntu16.04+CPU+caffe安装笔记

本案例图片是帮你处理过了,尺寸变化、图像像素均值文件都已经给出了。

————————————————————————————————————

一、数据集准备

本实验使用的数据集是CIFAR-10,一共有60000张32*32的彩色图像,其中50000张是训练集,另外10000张是测试集。数据集共有10个类别,分别如下所示

数据通过一个命令会帮你下载,并且帮你计算好。图像均值文件等。

代码语言:javascript
复制
cd /CAFFE
sudo /data/cifar10/get_cifar10.sh  #该脚本会下载二进制的cifar,并解压,会在/data/cifar10中出现很多batch文件
sudo /examples/cifar10/create_cifar10.sh  #运行后将会在examples中出现数据集./cifar10_xxx_lmdb和数据集图像均值./mean.binaryproto

一定要先定位在caffe文件夹下面,以下代码才可以运行成功。下载数据会比较慢。

————————————————————————————————————

二、设置solver

由于一些虚拟机没有能用的GPU所以需要修改一下solver文件。

linux修改可以用vim 也可以用gedit ,笔者不是特别会用vim,所以对gedit使用的较多。

建模的是quick所以需要修改的文件是:cifar10_quick_solver.prototxt

————————————————————————————————————

三、训练

直接调用.sh文件就可以开始训练了。

代码语言:javascript
复制
cd $CAFFE 
 ./examples/cifar10/train_quick.sh  #先以0.001的学习率迭代4000次,再以0.01的学习率接着再迭代1000次,共5000次

一定要定位在caffe文件夹下,然后执行train_quick.sh文件就可以开始训练啦

还有full模型,full模型比quick模型迭代次数多,一共迭代70000次,前60000次学习率是0.001,中间5000次学习率是0.0001,最后5000次学习率是0.00001。full模型的网络层数也比quick模型多。

测试准确率也比quick模型高,大约有0.82。

可以看到每一层的详细信息、连接关系及输出的形式,方便调试。

图2
图2

初始化后开始训练:

图3
图3

在solver的设置中,每100次迭代会输出一次训练损失,测试是500次迭代输出一次:

图4
图4

训练阶段,lr是学习率,loss是训练函数。测试阶段,score 0是准确率,score 1是损失函数。最后的结果:

图5
图5

测试准确率大约有0.75,模型参数存储在二进制protobuf格式的文件cifar10_quick_iter_5000中。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自作者个人站点/博客。
原始发表:2016年12月08日,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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