运行手写体数字识别例程

r囧r小猫 2022-05-15 03:16 263阅读 0赞

## 1.MNIST数据集 ##

（Mixed National Institute of Standards and Technology）是一个大型的手写体数字数据库，广泛用于机器学习领域的训练和测试。包括60000个训练集和10000个测试集，每张图进行尺寸归一化，数字居中处理，固定尺寸为28\*28px。  
![这里写图片描述][70]

## 1.1下载MNIST数据集 ##

cd caffe  
cd data/mnist/  
./get\_mnist.sh  
tree(如果没有要安装sudo apt install tree)  
![这里写图片描述][70 1]

1.2MNIST数据格式描述  
![这里写图片描述][70 2]  
![这里写图片描述][70 3]

## 1.3转换格式 ##

下载到的原始数据集为二进制文件，需要转换为LEVELDB或LMDB才能识别。  
在caffe根目录下执行./examples/mnist/create\_mnist.sh  
可以看到examples/mnist下有两个目录  
![蓝色涂掉的部分为yourname][yourname]

## 2 LeNet5模型 ##

## 2.1模型描述 ##

examples/minist/lenet\_train\_test.prototxt查看

数据源mnist负责从预处理得到的lmdb数据库中读取数据data和标签书label，图像数据送入后续CNN结构中进行处理，CNN结构包括一组由卷积层conv（1，2）+下采样层pool（1，2）交替形成的特征层ip1和ip2（类似于多层感知器结构）。对ip2的输出进一步同标签数据label对比，可计算分类准确率accuracy和损失值loss。

## 2.2训练超参数 ##

examples/mnist/train\_lenet.sh查看  
–solver=examples/mnist/lenet\_solver.prototxt指定了训练超参数（Hyper-Paramenter）

## 2.3训练日志 ##

./examples/mnist/train\_lenet.sh  
![这里写图片描述][70 4]  
问题：没有改成CPU  
将–solver=examples/mnist/lenet\_solver.prototxt中的模式改为CPU  
再输入./examples/mnist/train\_lenet.sh

跑起来

./examples/mnist/train\_lenet.sh

## 2.4用训练好的模型对数据进行预测 ##

利用训练号的模型权值文件（examples/mnist/lenet\_iter\_10000.caffemodel）可以测试数据集（或外部测试集）进行预测。  
命令  
./build/tools/caffe.bin test-model=examples/mnist/lenet\_train\_test.prototxt-weights= examples/mnist/lenet\_iter\_10000.caffemodel

解释：  
第一行：表示只做预测（前向传播计算），不进行参数更新（后向传播计算）。  
第二行：指定模型描述文本文件。  
第三行：指定模型预先训练好的权值文件  
第四行：指定测试迭代次数。参与测试的样例数目为（iterations\*batch\_size）。  
batch\_size在model prototxt中设定，为100时刚好覆盖全部10000个测试样本。

参考：深度学习21天实战Caffe。作者：赵永科

[70]: /images/20220515/4ba52bd99b554588bc7da4423a441097.png
[70 1]: /images/20220515/bf9ede7ce64a4475b1296988c5e91958.png
[70 2]: /images/20220515/c1ebfaf0eb434008a7faec14e2fcd9f9.png
[70 3]: /images/20220515/2f7237444ad74d258d55350b69c99a79.png
[yourname]: /images/20220515/d2b003ef681b4b1a8b757e3bdcb90f43.png
[70 4]: /images/20220515/1308175701d74bbea42cad719a6285d1.png