用pycaffe训练人工神经网络步骤
来源:互联网 发布:温度监控软件 贴吧 编辑:程序博客网 时间:2024/05/29 02:06
from:http://blog.csdn.net/leo_is_ant/article/details/50506256
Caffe 是一个做CNN的工具。但是如果我只想搭建一套普通的神经网络,那么应该怎么做呢?这篇文章参考了一下两篇文章来一发CNN搭建神经网络的实验。
http://nbviewer.ipython.org/github/joyofdata/joyofdata-articles/blob/master/deeplearning-with-caffe/Neural-Networks-with-Caffe-on-the-GPU.ipynb
https://github.com/Franck-Dernoncourt/caffe_demos
第一步构建我们的feature,label。我们可以把feature,与label整理成sklearn类似的数据格式。具体格式如下(featureMat是一个list1[list2] list2 是特征向量label是list 表征每个label 当然转换成 numpy.array()好像也可以)总之下如图:
第二步我们需要转换成caffe需要的数据格式,一开始想转换成HDF5格式,后来train这一步出现错误,error提示信息为numberof labels must match number of predictions;查看代码发现之前demo是做多标签的。但是这里需求是一个但标签多类分类(loss为softmax而非cross-entropy)所以我将数据按照lmdb格式组织了起来。
第三步写solver和train_val的prototxt。与model里的prototxt一样,只不过这里没有卷积层,是一个全连接加上tanh的传统神经网络结构。网络结构图奉上:
第四步训练测试。至此完成了caffe普通神经网络的训练…..貌似把人家搞退化了。
最后相关代码奉上:
lmdb生成代码
训练代码
预测代码
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