1、mnist例
mnistはDLダニエル・ヤンLeCunによって維持手書きのデジタルライブラリです。mnistはもともと、チェックデジットになりましDLエントリエクササイズライブラリを手書き文字を識別するために使用されます。mnistモデル上の特別賦課金は、CNNの最初のモデルと考え、Lenetによって認識されます。
60 000 10 000テストサンプルのmnist学習サンプルデータは、各サンプルが28の* 28の手書き番号0-9の大きさの黒と白の画像であるので、10個のカテゴリに分けます。
まず、現在のディレクトリがルートディレクトリカフェであると仮定すると、mnistデータをダウンロードします
＃はsudo shのデータ/ mnist / get_mnist.sh
操作が成功した後、データ/ mnist /ディレクトリ内の4つのファイルがあります。
列車画像-IDX3-UBYTE：トレーニングセット（9912422バイト）
列車-ラベル-IDX1-UBYTE：訓練は、対応するラベル（28881バイト）を設定
T10K-ロイヤリティーフリーIDX3-ubyte-を：テストセットの画像（1648877バイト）
T10K-labels- IDX1-UBYTE：ラベルに対応するテストセット（4542バイト）
これらのデータは、直接カフェに使用することはできません、データがLMDBに変換する必要があります
＃はsudo shの例/ mnist / create_mnist.sh
あなたはleveldbデータを実行したい場合は、プログラム以下の例/シャム/フォルダを実行します。例/ mnist / dataフォルダはlmdbを実行しています
変換が成功した後、例/ mnist /ディレクトリに、店内mnist_train_lmdbとmnist_test_lmdb、data.mdbとlock.mdbをしている2つのフォルダを作成し、私たちに必要なデータを実行することです。
次のあなたはGPUを持っており、完全にインストールされている場合は、設定ファイルのソルバーを変更する必要がなかった場合、このステップは、省略することができ、設定ファイルを変更することです。
必要な設定ファイルは1つがlenet_solver.prototxtで、2を持ち、もう一方はtrain_lenet.prototxtです。
まず、lenet_solver_prototxtを開きます
＃はsudo viの例/ mnist / lenet_solver.prototxt
必要であれば、反復の最大数を設定し、あなたがCPUを変更したい場合は、max_iterの最後の行のsolver_modeで決定
保存して終了、あなたがこの例を実行することができます
＃sudoの時間SH例/ mnist / train_lenet.sh
約13分の時間を実行するCPU、GPUの実行時間は約4分、GPU約40秒の時間を実行して、約99％の精度が+であるcudnn
例/ mnist / lenet_iter_10000.caffemodelに保存されているモデル
例に保存されたトレーニングの状態/ mnist / lenet_iter_10000.solverstae
2、データは、訓練されたモデルを用いて予測しました