windows10下alexnet模型训练步骤

                    Alexnet运行步骤

1.     首先我们的去imagenet官网下载数据，下载我们需要的数据，下载地址：

http://www.cnblogs.com/zjutzz/p/6083201.html

2．上一步只是下载了所需要的图片，我们还必须去下载这些图片所包含的类别级训练测试集合所包含的标签。在windows版本的caffe有那么个脚本，可以帮助我们下载那些所需要的标签。在data/ilsvrc12/get_ilsvrc_aux这个脚本可以下载。

3．当以上数据都准备好之好，接下来就是对训练，验证集合做图片的数据格式，在data/ilsvrc12/create_imagenet 是用来做图片的数据格式，但是这个脚本是Linux下的脚本，在windows下是执行不了的，故需要我们自己去写脚本运行起来，比如我所写的:

.\Build\x64\Release\convert_imageset.exe--resize_height=256 --resize_width=256 --shuffle ./data/imagenet/./data/ilsvrc12/train.txt ./examples/imagenet/ilsvrc12_train1_lmdb

.\Build\x64\Release\convert_imageset.exe--resize_height=256 --resize_width=256 --shuffle ./data/imagenet/val/./data/ilsvrc12/val.txt ./examples/imagenet/ilsvrc12_val1_lmdb

Pause

路径需要自己去修改。

这个脚本需要点汇编语言语言知识，其实也不需要那么多。当这个脚本执行成功之后就会在你设置的保存路径中出现ilsvrc12_train1_lmdb  ，ilsvrc12_val1_lmdb

这两个文件，点击进去可以看到有是window下数据库进程文件，那就说明成功了。比如我的：

但是在运行这个脚本你会发现你会出现很多问题，比如，我们不需要那么多的数据，所以我们自以为然的去处一些数据，但是我们这样做后果会发现很多错误都是找不到图片，在一个就是图片标签问题，有人会发现自己做的图片标签完全不行，会报错，那又是为啥！！！！！！！那是因为我们做的标签不符合它程序读写的规范。给个我的链接网址，是我关于这个标签问题的总结！！

网址：：http://blog.csdn.net/qq_34220460/article/details/61914371

4.做完上一步，下一步是做图像的均值文件，为啥要做训练集的均值文件，个人理解是计算了图像的均值文件，当测试时图片进入就会减去这个均值文件，减少计算量，加快训练速度，加快收敛时间。我的脚本如下，虽然在文件夹有这个脚本，跟上一步一样，都是Linux下，我们需要windows下的，如：

.\Build\x64\Release\compute_image_mean.exe./examples/imagenet/ilsvrc12_train_lmdb ./data/ilsvrc12/imagenet_mean3.binaryproto

Pause

路径看着自己的路径去修改。

 5．做完均值文件，下一步就是开始训练，但我们需要去修改路径，首先在models/ bvlc_alexnet/solver.prototxt文件中修改net路径，例：

，然后就是去train_val.prototxt文件中修改训练和验证数据路径及均值文件路径，例：

 

设置完这些路径后，可以写脚本开始执行训练了，老样子，脚本如下：

 

.\Build\x64\Release\caffe.exe train--solver=models/bvlc_alexnet/solver.prototxt 

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路径看个人修改，

6.训练完之后，那么会出现什么呢！！！！在solver我们不是设置了model模型的存储路径，到那个路径下去可以看.model结尾的文件，每隔一段时间会输出一个模型。看个人设置输出的间隔！！！

接下来我们是要做测试，对训练出来的模型进行精度及错误率测试，脚本如下：

.\Build\x64\Release\caffe.exe test--model=models\alexnet_mnist_model\deploy.prototxt --weights=models\alexnet_mnist_model\bvlc_alexnet.caffemodel

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你懂得！！！！

7.做完之后，大家肯定想知道结果是扎样！！！

脚本如下：

做个分类脚本:

.\Build\x64\Release\classification.exemodels\alexnet_mnist_model\deploy.prototxtmodels\alexnet_mnist_model\bvlc_alexnet.caffemodeldata\ilsvrc12\imagenet_mean.binaryproto

data\ilsvrc12\synset_words.txtdata\imagenet\test\ILSVRC2012_test_00007217.JPEG

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写了这个脚本，你就可以看到效果们还可以把自己的图片放进去。