caffe可视化方法（21天实战caffe）python版

参考博文1：http://blog.csdn.net/qq_32166627/article/details/52640730

赵老师的书第十六天可视化方法主要采用matlab接口方法实现，本篇博文采用python方法实现书中第十六天中实现的所有可视化。

一、数据可视化

1、mnist数据可视化

      1）、训练样本可视化

       首先要打开jupyter notebook（具体配置python接口和jupyter的方法参考我的博文，地址：http://blog.csdn.net/xunan003/article/details/73555424）

新建python2，代码输入：

import numpy as np  import struct    from PIL import Image  import os    data_file = '/home/xn/caffe/data/mnist/train-images-idx3-ubyte' #需要修改的路径，train-images-idx3-ubyte文件所在的位置  # It's 47040016B, but we should set to 47040000B  data_file_size = 47040016  data_file_size = str(data_file_size - 16) + 'B'    data_buf = open(data_file, 'rb').read()    magic, numImages, numRows, numColumns = struct.unpack_from(      '>IIII', data_buf, 0)  datas = struct.unpack_from(      '>' + data_file_size, data_buf, struct.calcsize('>IIII'))  datas = np.array(datas).astype(np.uint8).reshape(      numImages, 1, numRows, numColumns)    label_file = '/home/xn/caffe/data/mnist/train-labels-idx1-ubyte' #需要修改的路径 ，train-images-idx3-ubyte文件所在位置，最好采用绝对路径 # It's 60008B, but we should set to 60000B  label_file_size = 60008  label_file_size = str(label_file_size - 8) + 'B'    label_buf = open(label_file, 'rb').read()    magic, numLabels = struct.unpack_from('>II', label_buf, 0)  labels = struct.unpack_from(      '>' + label_file_size, label_buf, struct.calcsize('>II'))  labels = np.array(labels).astype(np.int64)    datas_root = '/home/xn/caffe/examples/mnist/mnist_train' #需要修改的路径，你最终可视化后的图片保存在哪里  if not os.path.exists(datas_root):      os.mkdir(datas_root)    for i in range(10):      file_name = datas_root + os.sep + str(i)      if not os.path.exists(file_name):          os.mkdir(file_name)    for ii in range(numLabels):      img = Image.fromarray(datas[ii, 0, 0:28, 0:28])      label = labels[ii]      file_name = datas_root + os.sep + str(label) + os.sep +  'mnist_train_' + str(ii) + '.png'      img.save(file_name) 

       运行上面程序，可得到训练用的50000个样本集图片。打开/home/xn/caffe/examples/mnist/mnist_train文件即可查看。

       2)、测试样本可视化

        在jupyter notebook命令窗口下输入python程序

    import numpy as np      import struct            from PIL import Image      import os            data_file = '/home/xn/caffe/data/mnist/t10k-images-idx3-ubyte' #需要修改的路径，t10k-images-idx3-ubyte文件所在的位置           # It's 7840016B, but we should set to 7840000B      data_file_size = 7840016      data_file_size = str(data_file_size - 16) + 'B'            data_buf = open(data_file, 'rb').read()            magic, numImages, numRows, numColumns = struct.unpack_from(          '>IIII', data_buf, 0)      datas = struct.unpack_from(          '>' + data_file_size, data_buf, struct.calcsize('>IIII'))      datas = np.array(datas).astype(np.uint8).reshape(          numImages, 1, numRows, numColumns)            label_file = '/home/xn/caffe/data/mnist/t10k-labels-idx1-ubyte'#需要修改的路径，标签t10k-labels-idx1-ubyte文件所在位置      # It's 10008B, but we should set to 10000B     label_file_size = 10008     label_file_size = str(label_file_size - 8) + 'B'    label_buf = open(label_file, 'rb').read()     magic, numLabels = struct.unpack_from('>II', label_buf, 0)    labels = struct.unpack_from(              '>' + label_file_size, label_buf, struct.calcsize('>II'))     labels = np.array(labels).astype(np.int64)     datas_root = '/home/xn/caffe/examples/mnist/mnist_test' #需要修改的路径（可视化后保存的位置）     if not os.path.exists(datas_root):        os.mkdir(datas_root)     for i in range(10):         file_name = datas_root + os.sep + str(i)         if not os.path.exists(file_name):            os.mkdir(file_name)     for ii in range(numLabels):         img = Image.fromarray(datas[ii, 0, 0:28, 0:28])        label = labels[ii]         file_name = datas_root + os.sep + str(label) + os.sep + 'mnist_test_' + str(ii) + '.png'         img.save(file_name)

        运行上面程序，在相应的文件/home/xn/caffe/examples/mnist/mnist_test中查看

 2、cifar10数据可视化    

首先下载python版cifar10数据。

       先给个cifar数据下载链接:http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html       链接上提到三个数据版本,分别是python,matlab,binary版本,分别适合python,matlab,C程序        下载cifar-10-python.tar.gz文件，下载下来复制到caffe/data/cifar10文件夹中，解压待用。

       然后就是利用jupyter notebook来运行程序了。代码如下：         

import pickle as pimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.image as plimgfrom PIL import Imagedef load_CIFAR_batch(filename):    """ load single batch of cifar """    with open(filename, 'rb')as f:        datadict = p.load(f)        X = datadict['data']        Y = datadict['labels']        X = X.reshape(10000, 3, 32, 32)        Y = np.array(Y)        return X, Ydef load_CIFAR_Labels(filename):    with open(filename, 'rb') as f:        lines = [x for x in f.readlines()]        print(lines)if __name__ == "__main__":    load_CIFAR_Labels("/home/xn/caffe/data//cifar10/cifar-10-batches-py/batches.meta") #batches.meta路径,刚下载下来的cifar10数据文件夹中包含    imgX, imgY = load_CIFAR_batch("/home/xn/caffe/data/cifar10/cifar-10-batches-py/data_batch_1")  #data_batch_1路径，刚下载下来的cifar10数据文件中包含    print imgX.shape    print "正在保存图片:"    for i in xrange(imgX.shape[0]):        imgs = imgX[i - 1]        if i < 100:#只循环100张图片,这句注释掉可以便利出所有的图片,图片较多,可能要一定的时间            img0 = imgs[0]            img1 = imgs[1]            img2 = imgs[2]            i0 = Image.fromarray(img0)            i1 = Image.fromarray(img1)            i2 = Image.fromarray(img2)            img = Image.merge("RGB",(i0,i1,i2))            name = "img" + str(i)            img.save("/home/xn/caffe/examples/images/cifar10/images/"+name,"png")#文件夹下是RGB融合后的图，保存的路径，需要特别注意的一点，此路径如果是要保存在你原本没有建立的文件夹下的情况下，需要自己手动建立，不像前面mnist程序会自己建立，而这个程序运行是不会自动建立的，如果你没有建立，程序会报错，显示路径问题。            for j in xrange(imgs.shape[0]):                img = imgs[j - 1]                name = "img" + str(i) + str(j) + ".png"                print "正在保存图片" + name                plimg.imsave("/home/xn/caffe/examples/images/cifar10/image/" + name, img)#文件夹下是RGB分离的图像，保存的图像路径，同上面所说的，注意路径的建立。    print "保存完毕."

        我们可以在/home/xn/caffe/examples/images/cifar10/images/文件夹下和/home/xn/caffe/examples/images/cifar10/image/文件夹下查看保存的图片，后者图片数量是前者的三倍