利用Python將網(wǎng)絡(luò)繪制出來(lái)的方法：網(wǎng)絡(luò)繪制?在最后面部分哦~
另外文中只說(shuō)到如何訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)模型lenet_train_test網(wǎng)絡(luò)埠居，但并未說(shuō)到如何利用測(cè)試集進(jìn)行測(cè)試扎拣， 在這兒附上從另一個(gè)師姐那兒請(qǐng)教來(lái)的方法～～
如果懶得另外寫一個(gè)文件打話，可以直接修改train_lenet.sh文件，如下圖
即在caffe命令中傳入網(wǎng)絡(luò)模型以及訓(xùn)練好的參數(shù)模型
然后再在命令行輸入sudo time sh examples/mnist/train_lenet.sh即可蜂筹。
另外，對(duì)自己的手寫圖片進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)喧笔，需要自己寫一個(gè)Python的腳本文件嚎花，以此運(yùn)行自己的
對(duì)于Caffe訓(xùn)練框架流程及其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的理解可參見www.doc88.com/p-7002826867999.html
即通過(guò)caffe下的命令行設(shè)置是進(jìn)行訓(xùn)練亦或是測(cè)試，運(yùn)行相應(yīng)的.sh文件（如：train_lenet.sh）赴邻，若是在訓(xùn)練階段印衔，則需選擇solver參數(shù)，并給出網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的地址姥敛；若是測(cè)試階段奸焙，則需選擇model并給出網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，另外還需選擇weights及訓(xùn)練后的caffemodel地址彤敛。如上圖test所示与帆。caffe根據(jù)solver配置文件的信息對(duì)選擇的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，并可將訓(xùn)練后的結(jié)構(gòu)進(jìn)行保存墨榄。
圖片玄糟，可參考：預(yù)測(cè)圖片，但是我目前還沒能成功預(yù)測(cè)完成：（
另外袄秩，參照著另外一篇博文：blog.csdn.net/deeplearninglc007/article/details/41283985實(shí)驗(yàn)了一下阵翎，但最后還是沒能跑出想要的結(jié)果，具體問(wèn)題在于數(shù)據(jù)輸入的格式播揪，但目前不太清楚如何進(jìn)行更改：（
對(duì)于自己的手寫圖片的識(shí)別贮喧，需要注意的是輸入圖片應(yīng)為黑底白字，并減去均值猪狈，在這兒需要說(shuō)明如何利用caffe build/tools中已經(jīng)編譯好的compute_image_mean來(lái)計(jì)算訓(xùn)練集數(shù)據(jù)打均值箱沦，具體可參見博文：www.cnblogs.com/denny402/p/5102328.html，其中說(shuō)到了如何進(jìn)行計(jì)算以及如何轉(zhuǎn)換成python所需的.npy文件雇庙。
cifar10實(shí)踐：
step1：獲取cifar10的數(shù)據(jù)集
step2：根據(jù)train_quick.sh的命令根據(jù)cifar10_quick_solver.prototxt配置文件對(duì)模型cifar10_quick_train_test.prototxt進(jìn)行訓(xùn)練谓形。需要注意的是，該訓(xùn)練采用迭代訓(xùn)練4000次后改變學(xué)習(xí)率的方法疆前。
step3：利用訓(xùn)練完成的模型cifar10_quick_iter_5000.caffemodel.h5對(duì)圖片進(jìn)行預(yù)測(cè)寒跳。在預(yù)測(cè)時(shí)，遇到了一個(gè)問(wèn)題竹椒，提示“Mean shape incompatible with input shape”此時(shí)需要對(duì)python中的相關(guān)文件進(jìn)行修改童太，可參見blog.csdn.net/langb2014/article/details/52265825?
具體在操作打過(guò)程中，我參考了一篇博文www.cnblogs.com/alexcai/p/5468164.html?
