ubuntu16.04caffe训练mnist数据集

╰半橙微兮° 2023-10-06 13:33 50阅读 0赞

搭好了环境，下面就该训练模型了呀！实践才是真理的唯一标准！大多数情况下，新接触caffe的小白们第一个训练的模型一定是Mnist数据集吧。这篇文章就以**mnist数据集**为例介绍下如何训练模型吧！（训练模型，想想就激动~）

先来简单的介绍一下mnist数据集，mnist数据集属于分类的数据集。里面包含了从0-9十个类别。mnist数据集中共包含70000张图片，其中60000张是训练集，10000张是测试集。训练集和测试集对于熟悉深度学习的人肯定不陌生吧！这是我们模型训练的基础。70000张图片大小是28x28x1。

说完了mnist数据集，那它哪里来呢？又要怎么用呢？还有和模型训练有啥关系呢？（问题三连，但是不怕）下面让我来一一解答！

#### 1. mnist数据集的下载 ####

因为mnist数据集的训练属于caffe中最最基础的训练模型。caffe中自带了下载mnist数据集的文件：get\_mnist.sh（该文件在caffe目录下，具体的位置可以自己去翻翻，顺便加深下对文件的了解）

进入caffe目录下，执行：

sudo sh get_mnist.sh

等待一段时间，就会发现train-images-idx3-ubyte、train-labels-idx1-ubyte、t10k-images-idx3-ubyte、t10k-labels-idx1-ubyte这四个文件出现在了我们的文件夹中。分别对应的训练集、训练集标签、测试集、测试集标签。  
  至此为止，mnist数据集就下载完成了！

#### 2. mnist数据集的格式转化 ####

在caffe中所有模型输入的图片数据不能是.jpg/.png/.bmp。而必须是lmdb格式。所以需要将刚才下好的数据集进行转化。转化的文件也有了：create\_mnist.sh（同样也是自带的）  
  进入caffe目录，执行：

sudo sh create_mnist.sh

执行过后，需要等待一段时间。在caffe/examples/minst中会出现名为minst\_test\_lmdb和minst\_train\_lmdb两个文件夹。分别存放测试集和训练集的lmdb格式的数据。  
  现在，有关数据已经全部准备好了，下面该到训练模型了！

#### 3. 训练模型 ####

在caffe中，训练模型需要准备两个文件：一个是模型文件，简称为model.prototxt（prototxt是caffe下文本文件的后缀）。另一个是参数文件，简称为solver.prototxt。solver文件格式都差不多，但model文件大小取决于使用的模型（lenet网络中7层，但完整版的resnet却有100多层）。  
  对于两个文件，还是要着重介绍下（里面有的参数需要修改！）

solver文件全文如下（**所有模型solver文件格式都一样，所以务必弄清每一个超参数的含义**）：

# net里面写模型的位置，在一个文件夹下可写相对路径
    net:"examples/mnist/lenet_train_test.prototxt"
    
    # test_iter specifies how many forward passes the test should carry out.
    # In the case of MNIST, we have test batch size 100 and 100 test iterations,
    # covering the full 10,000 testing images.
    
    #测试集迭代100次：共10000/100=100，每次100个样本
    test_iter: 100
    
    # Carry out testing every 500 training iterations.
    #每训练500次迭代，进行一次测试
    test_interval: 500
    
    # The base learning rate, momentum and the weight decay of the network.
    base_lr: 0.01
    
    #冲量，在SGD优化器中可以达到避免震荡的作用
    momentum: 0.9
    
    #权值衰弱常数，防止过拟合。在训练期间，将正则化项添加到网络的损失中以计算后向梯度。 weight_decay值确定该正则化项在梯度计算中的优势
    weight_decay: 0.0005
    
    # The learning rate policy
    #学习率计算的方法，共有七种，根据base_lr和learning_rate_lr计算。inv计算公式是 base_lr * (1 + gamma * iter) ^ (- power)所以之后两个参数是gamma和power
    lr_policy: "inv"
    
    gamma: 0.0001
    
    power: 0.75
    
    #每100次迭代在终端中显示一次xxx
    # Display every 100 iterations
    display: 100
    
    # The maximum number of iterations
    max_iter: 10000
    
    # snapshot intermediate results
    #snapshot用来保存模型，每经过指定次数会形成一个模型，以后再训练时可在其基础上训练
    snapshot: 5000
    
    #这是caffemodel保存的位置，记得一定要写
    snapshot_prefix:"examples/mnist/lenet"
    
    # solver mode: CPU or GPU，自己的CPU/GPU选个适合自己的
    solver_mode: CPU

在mnist数据集模型训练中使用的是Lenet模型，下面简单的介绍一下lenet模型（其实我也不是特别懂~）

Lenet共七层结构（输出层不算的）  
  分别是：输入层→卷积层→池化层→卷积层→池化层→全连接层->全连接层->输出层。不多说，上图：  
![在这里插入图片描述][20200724010145370.png]  
  总的来说，lenet属于比较简单的深度神经网络.但因为mnist数据集比较小，所有使用Lenet已经可以达到较高精度。后面博客会介绍cifar10，那个数据集更复杂。也就会使用更复杂的模型。

模型文件叫做lenet\_train\_test.prototx。下面是部分内容：

layer {
        
    name: "mnist"
    type: "Data"
    top:"data"
    top:"label"
    include {
        
    	phase: TRAIN
    }
    transform_param {
        
    	scale: 0.00390625
    }
    data_param {
        
    	source: "examples/mnist/mnist_train_lmdb"
    	batch_size:64
    	backend: LMDB
    }
    }
    
    layer {
        
    name: "mnist"
    type: "Data"
    top:"data"
    top:"label"
    include {
        
    	phase: TEST
    }
    transform_param {
        
    	scale: 0.00390625
    }
    data_param {
        
    	source: "examples/mnist/mnist_test_lmdb"
    	batch_size: 100
    	backend: LMDB
    }
    }

这是数据层（Layer）,对于layer的知识属于caffe的基本知识，可以去找相关书籍了解。本文不在此赘述。**这个需要改动两个地方：是两个Layer的source的文件来源，要改成之前生成的lmdb文件的位置。注意对应好测试集和训练集！**  
  文件已经准备好了，下面要正式开始模型的训练啦。训练的脚本已经准备好了，就是train\_lenet.sh（可以自己去找找位置，应该mnist文件夹下面）进入指定文件夹，终端输入：

sudo sh train_lenet.sh

就可以正式进入训练了，训练之后的数据会存在caffe/examples/minst/lenet\_iter\_5000.caffemodel  
caffe/examples/minst/lenet\_iter\_10000.caffemodel。两个文件中分别是迭代5000次和10000次形成的caffe模型

如果是CPU版本，训练时间在10多分钟。GPU版本不到一分钟就搞定了（由此可见，没有GPU深度学习真的是难玩，后面更恐怖！）

#### 4.模型测试 ####

之前完成的只是数据集的训练，还要讲数据集进行测试，测试指令是：

./build/tools/caffe.bin test -model=examples/mnist/lenet_train_test.prototxt -weights=examples/mnist/lenet_iter_10000.caffemodel

注意下，在caffe安装的过程中已经将caffe目录下所有文件都进行编译。形成了build文件，如果不行的话记得在caffe目录下

make cleanm
    make all -j4

**对测试命令进行操作前面要加上sudo**，否则会出现以下错误：  
F0510 07:23:36.745424 5125 db\_lmdb.hpp:15\] Check failed: mdb\_status  
== 0 (13 vs. 0) Permission denied  
\*\*\* Check failure stack trace: \*\*\*  
@ 0x7f4fe1ca65cd google::LogMessage::Fail()  
@ 0x7f4fe1ca8433 google::LogMessage::SendToLog()  
@ 0x7f4fe1ca615b google::LogMessage::Flush()  
@ 0x7f4fe1ca8e1e google::LogMessageFatal::~LogMessageFatal()  
@ 0x7f4fe20862f8 caffe::db::LMDB::Open()  
@ 0x7f4fe20c5e2f caffe::DataLayer<>::DataLayer()  
@ 0x7f4fe20c5fc2 caffe::Creator\_DataLayer<>()  
@ 0x7f4fe2046160 caffe::Net<>::Init()  
@ 0x7f4fe20493e0 caffe::Net<>::Net()  
@ 0x408ca4 test()  
@ 0x406fa0 main  
@ 0x7f4fe0c16830 \_\_libc\_start\_main  
@ 0x4077c9 \_start  
@ (nil) (unknown)  
已放弃 (核心已转储)  
\-----------------------------------分割线-------------------------

测试时间较训练时间较短，只有几秒，运行一次迭代，accuracy = 0.9868，loss = 0.042179

看到精度是不是很激动！但这只是模型的建立，我们真正想要的是测试自己拿来的随便一张图片。但这个过程需要对图片进行二值化，还需要写deploy文件。后面再慢慢说吧！现在享受喜悦吧~

#### 附加内容： ####

1.minst数据集各个文件功能讲解，可参考这位博主的博客：https://blog.csdn.net/bhniunan/article/details/104357291[link][]

2.在solver文件中的超参数由自己选择的优化器决定，不同优化器需要不同的参数。另外lr\_policy对于不同模型也是不同的。  lenet\_solver\_adam/lenet\_solver\_rmsprop分别代表不同的优化器。（特点是种类在solver的后面）  
  优化方法如图：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2dsc19udWFh_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
  minst\_autoencoder.prototxt中autoencoder的作用是用于降维，有点类似PCA（主成分分析）。选取重要因素，减少噪声。具体计算方法可参考博客：https://blog.csdn.net/omnispace/article/details/78364582[link][link 1]

mnist\_autoencoder\_solver\_adadelta和mnist\_autoencoder\_solver\_adagrad和mnist\_autoencoder\_solver\_nesterov是使用三种不同优化器的mnist\_autoencoder\_solver区别只在于种类（type)不一样和个别lr\_policy不一样。和以上两种优化器正好不一样。（猜想使用方法不同）前两种是Lenet的后三种是minst的。

**由于本篇文章作者水平有限。如有错误之处，请务必再下方评论区指正，谢谢！**

[20200724010145370.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200724010145370.png
[link]: https://blog.csdn.net/bhniunan/article/details/104357291
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2dsc19udWFh_size_16_color_FFFFFF_t_70]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200724011618329.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2dsc19udWFh,size_16,color_FFFFFF,t_70
[link 1]: https://blog.csdn.net/omnispace/article/details/78364582