基于caffe的神经网络框架操作说明

### 基于Caffe的神经网络框架操作说明 #### 概述 本文档旨在详细介绍如何利用Caffe深度学习框架完成Mnist手写数字数据集的训练与测试工作。相较于OpenCV这类开源算法库，Caffe更侧重于提供一个完整的深度学习框架，允许用户通过调用接口与框架进行交互来实现复杂的神经网络训练任务。 #### 环境配置 本案例的所有操作均基于Google Cloud提供的云端主机执行，操作系统为Ubuntu 16.04 64位。主机配置包括双核处理器、4GB RAM及200GB ROM。用户可以通过公网IP基于SSH2协议远程访问该主机。 #### 数据准备 1. **Mnist数据集的获取**： - 安装Caffe后，可以通过执行`./data/mnist/get_mnist.sh`脚本来下载Mnist数据集。该脚本通过网络下载的方式获取数据集并将其放置在指定目录下。 - 下载完成后，数据集将包含以下四个文件： - `t10k-images-idx3-ubyte`：包含10,000张测试图片数据集。 - `t10k-labels-idx3-ubyte`：包含10,000张测试图片的标签集。 - `train-images-idx3-ubyte`：包含60,000张训练图片数据集。 - `train-labels-idx3-ubyte`：包含60,000张训练图片的标签集。 2. **数据转换**： - Mnist数据集采用了大端存储格式，而Caffe则使用小端存储格式。因此，需要通过`convert_mnist_data.cpp`程序将数据从大端转换为小端格式。 - 此外，为了适应Caffe的数据处理要求，还需将数据转换为lmdb或leveldb格式。这一步骤可通过执行`./examples/mnist/create_mnist.sh`脚本实现。 - 转换后的数据将以lmdb格式保存在两个特定文件夹中，便于后续训练和测试阶段使用。 #### 网络训练 1. **训练脚本**： - 执行`./examples/mnist/train_lenet.sh`脚本启动卷积神经网络（LeNet）的训练过程。该脚本通过调用预先编译好的Caffe可执行程序，并传入网络结构配置文件来设置网络参数。 2. **网络结构配置**： - 在`examples/mnist/lenet_solver.prototxt`文件中定义了训练所需的主要参数： - `net`：指定用于训练的网络结构文件。 - `test_iter`：每次测试的迭代次数。 - `test_interval`：每多少次迭代后进行一次测试。 - `base_lr`：基础学习率。 - `momentum`：动量项。 - `weight_decay`：权重衰减系数。 - `lr_policy`：学习率调整策略。 - `gamma`：学习率衰减系数。 - `power`：学习率衰减指数。 - `display`：显示日志信息的频率。 - `max_iter`：最大迭代次数。 - `snapshot`：保存模型快照的频率。 - `snapshot_prefix`：模型快照保存的前缀。 - `solver_mode`：训练模式（例如GPU或CPU）。 3. **训练过程**： - 训练过程中，Caffe会输出大量信息，包括每个批次的损失值、准确率等指标。这些信息有助于监控训练进度和效果。 - 在训练完成后，Caffe会输出最终的网络性能评估结果，例如本例中的准确率为99.07%。 #### 总结 本文档详细介绍了如何使用Caffe深度学习框架对Mnist手写数字数据集进行训练和测试。通过对环境配置、数据准备、数据转换以及网络训练过程的逐步解析，读者可以了解到如何有效利用Caffe进行深度学习任务的具体步骤和技巧。此外，通过对比OpenCV与Caffe的不同之处，进一步加深了对深度学习框架的理解和掌握。