2.【caffe-Windows】cifar实例编译之model的生成

准备工作

按照之前的教程，成功生成过caffe，并且编译整个caffe.sln项目工程，在\caffe-master\Build\x64\Debug生成了一堆exe文件，后面会使用到除了caffe.exe的另外一个exe

【PS】很多VS安装过程中出现问题的，比如XX加载失败，XX未找到等，请自行寻找问题，很可能是原来的VS没卸载干净，或者VS版本缺少一些文件等导致。正常情况下，第一次编译只有libcaffe.lib显示失败，不会出现其它error

第一步

下载cifar的数据集

官网地址：http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html

我的百度云地址：二进制数据文件链接：http://pan.baidu.com/s/1hrRApwC 密码：1dxy

.mat格式连接：链接：http://pan.baidu.com/s/1hr6B7Xa密码：f343

多一句嘴，这个数据集是彩色图片，也即具有RGB三通道，数据存储方式是一行为一张图片，包含3*32*32=3072个像素属性，具体多少张图片，有兴趣的可以去官网看看，或者看看数据集的存储格式：样本数(图片数)*3072

【与训练model无关】下面代码是用matlab写的，用于显示其中一个样本，当然你可以用reshape函数，前面我介绍过这个函数

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 print?

1. image=zeros(32,32,3);  
2. count=0;  
3. for i=1:3  
4.     for j=1:32  
5.         for k=1:32  
6.             count=count+1;  
7.            image(j,k,i)=data(1000,count);  
8.         end  
9.     end  
10. end  
11. imshow(uint8(image))  

第二步

下载完毕以后，解压得到数据，请核对是否与下图一样

按照下列路径，在自己的caffe目录下建立input_folder文件夹，并拷贝相应数据集

第三步

在input_folder的上一级目录，也就是Debug目录建立一个bat文件(名称随意，我用的是convert.bat)，用于转换数据集格式，内容如下

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 print?

1. convert_cifar_data.exe  input_folder output_folders leveldb  
2. pause  

【PS】此处的exe就是在编译caffe.sln时候生成的，如果没有，请在VS中修改生成模式为DEBUG，而非release

【PS】caffe-windows是caffe官方提供的caffe，与caffe-master差不多，我这里为了从头演示，没有在master里面操作，无视之即可

运行此bat文件，会生成一个文件夹output_folders，里面有两个文件夹，请核对路径以及文件数目

第四步

计算均值，新建另一个bat文件（本文采用mean.bat），如下图所示，请核对路径

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 print?

1. compute_image_mean.exe output_folders/cifar10_train_leveldb mean.binaryproto  
2.   
3. pause  

双击此bat文件，不出意外会出现下面问题：

解决方法，打开caffe.sln，修改compute_image_mean.cpp

重新生成一下，得到新的计算均值的exe文件【电脑编译中。。。等待ing。。。。】

编译完毕，重新运行bat文件，仔细检查debug文件夹，会发现有一个文件名为：mean.binaryproto

第五步

将debug文件夹下的mean.binaryproto以及output_folders下的两个文件夹拷贝到caffe-windows\examples\cifar10

在caffe-windows也就是caffe-master（根据版本自行决定）文件夹下新建一个bat文件，用于训练模型，本文使用train.bat

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 print?

1. .\Build\x64\Debug\caffe.exe train --solver=examples/cifar10/cifar10_quick_solver.prototxt  
2. pause  

在运行之前需要修改几个文件,此处截图超过2M了，传不上来，读者自己核对路径以及CPU训练设置

cifar10_quick_solver.prototxt文件：

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 print?

1. # reduce the learning rate after 8 epochs (4000 iters) by a factor of 10  
2.   
3. # The train/test net protocol buffer definition  
4. net: "examples/cifar10/cifar10_quick_train_test.prototxt"  
5. # test_iter specifies how many forward passes the test should carry out.  
6. # In the case of MNIST, we have test batch size 100 and 100 test iterations,  
7. # covering the full 10,000 testing images.  
8. test_iter: 100  
9. # Carry out testing every 500 training iterations.  
10. test_interval: 500  
11. # The base learning rate, momentum and the weight decay of the network.  
12. base_lr: 0.001  
13. momentum: 0.9  
14. weight_decay: 0.004  
15. # The learning rate policy  
16. lr_policy: "fixed"  
17. # Display every 100 iterations  
18. display: 100  
19. # The maximum number of iterations  
20. max_iter: 4000  
21. # snapshot intermediate results  
22. snapshot: 4000  
23. snapshot_format: HDF5  
24. snapshot_prefix: "examples/cifar10/cifar10_quick"  
25. # solver mode: CPU or GPU  
26. solver_mode: CPU  

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cifar10_quick_train_test.prototxt文件【只贴前面一部分】，需要修改的就是数据格式为leveldb，以及相关路径，自行核对

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 print?

1. name: "CIFAR10_quick"  
2. layer {  
3.   name: "cifar"  
4.   type: "Data"  
5.   top: "data"  
6.   top: "label"  
7.   include {  
8.     phase: TRAIN  
9.   }  
10.   transform_param {  
11.     mean_file: "examples/cifar10/mean.binaryproto"  
12.   }  
13.   data_param {  
14.     source: "examples/cifar10/cifar10_train_leveldb"  
15.     batch_size: 100  
16.     backend: LEVELDB  
17.   }  
18. }  
19. layer {  
20.   name: "cifar"  
21.   type: "Data"  
22.   top: "data"  
23.   top: "label"  
24.   include {  
25.     phase: TEST  
26.   }  
27.   transform_param {  
28.     mean_file: "examples/cifar10/mean.binaryproto"  
29.   }  
30.   data_param {  
31.     source: "examples/cifar10/cifar10_test_leveldb"  
32.     batch_size: 100  
33.     backend: LEVELDB  
34.   }  
35. }  

一定要核对正确，我好像在设置添加路径的时候多了一个空格，结果出现了下面问题

【PS】一定要细心

最后，运行train.bat时候出现如下界面，说明正在训练

是不是感觉和网上看到的不一样呢？网上都是各种iteration 和loss显示在命令窗口，但是这里出现了prefetch batch等。原因在于我们用的是debug模式下生成的caffe在训练，如果想看到如下情形的结果，请将caffe.sln使用release模式生成(用VS2013打卡caffe.sln以后，上方中间部分的dubug改为release，然后右键工程，重新生成)

第六步

训练完成，会得到如下文件

下面是我训练好的cifar10的model，读者可下载，可自行训练

cifar10_quick_iter_4000.caffemodel.h5的链接：http://pan.baidu.com/s/1o8xSqr4 密码：ftc5

cifar10_quick_iter_4000.solverstate.h5的链接：链接：http://pan.baidu.com/s/1eRGPlNs 密码：589n