【AI】caffe使用步骤(四):训练和预测
一、训练
1、直接训练
./build/tools/caffe train --solver=examples/mnist/lenet_solver.prototxt
./build/tools/caffe train --solver=examples/mnist/lenet_solver.prototxt -gpu all //使用全部的gpu来训练
2、采用微调funing-tuning训练法
./build/tools/caffe train --solver=examples/mnist/lenet_solver.prototxt -weights gender_net.caffemodel
二、 预测
以mnist为例:
1、使用 compute_image_mean 生成 binaryproto
$ ./build/tools/compute_image_mean
compute_image_mean: Compute the mean_image of a set of images given by a leveldb/lmdb
Usage:compute_image_mean [FLAGS] INPUT_DB [OUTPUT_FILE]Flags from tools/compute_image_mean.cpp:-backend (The backend {leveldb, lmdb} containing the images) type: stringdefault: "lmdb"
2、编写lable.txt
$ cat lable.txt 0123456789
3、使用 classification.bin 预测
./build/examples/cpp_classification/classification.bin \examples/mnist/lenet.prototxt \examples/mnist/lenet_iter_10000.caffemodel mnist.binaryproto \~/workspace/resource/mnist/lable.txt \~/workspace/resource/mnist/test/1/mnist_test_1004.png
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