詳細說明可參考網頁：http://blog.csdn.net/wangchuansnnu/article/details/44341753 ????????????????????????????????http://blog.sina.com.cn/s/blog_49ea41a20102w4uu.html

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? http://www.cnblogs.com/yymn/p/4553671.html

caffe 下 mnist 進行實驗：

MNIST，一個經典的手寫數字庫，包含60000個訓練樣本和10000個測試樣本，圖片大小28*28 均在 caffe根目錄下執行 1.下載數據：sudo sh ./data/mnist/get_mnist.sh 2.生成lmdb文件：sudo sh ./examples/mnist/create_mnist.sh ? 此時在當前文件目錄下生成?mnist_train_lmdb, mnist_test_lmdb 文件 3.配置網絡： letNet網絡的定義 ? ?? 在 ./examples/mnist/lenet_train_test_prototxt文件中，可直接打開編輯 ? ? sudogedit?./examples/mnist/lenet_train_test_prototxt ? ?本文不修改lenet_train_test_prototxt直接調用，即不改變網絡的結構。 4.運行 ./examples/mnist/train_lenet.sh ? ?sudo sh ./examples/mnist/train_lenet.sh??這是訓練網絡的程序 ? ?? ? ? 查看train_lenet.sh ,可用 sudo gedit ./examples/mnist/train_lenet.sh查看 ? ?? ? ?#!/usr/bin/env sh
? ?? ? ?? ./build/tools/caffe train--solver=examples/mnist/lenet_solver.prototxt
? ?? ? ?? 可發現上述執行的是examples/mnist/lenet_solver.prototxt,其實使用的是在lenet_solver.prototxt中定義的解決方案。 ? ?? ? ?? ?查看lent_solver.prototxt可知，這個是訓練網絡的參數設置，比如學習率，顯示結果參數，是否采用CPU 或者GPU等 ? ?本文不修改letnet_solver.prototxt ，即采用默認的解決方案。 5.測試數據集 ??有三種接口可以進行測試數據，命令行、Python、MATLAB，本例中采用命令行進行測試，在 ?/examples/mnist路徑下，執行： ?sudo sh?./examples/mnist/test_lenent.sh ? 下面是test_lenet.sh的內容
? ./build/tools/caffe test?-model=examples/mnist/lenet_train_test.prototxt?-weights=examples/mnist/lenet_iter_10000.caffemodel?-gpu=0

?test：表示對訓練好的模型進行Testing，而不是training。其他參數包括train,time, device_query。

-model=XXX：指定模型prototxt文件，這是一個文本文件，詳細描述了網絡結構和數據集信息。

?? 注意：test_lenent.sh腳本是根據train_lenet.sh腳本對照改寫的。 ?
下面給出MNIST結構網絡的圖示，（轉載）

總結

以上是生活随笔為你收集整理的caffe 下测试 MNIST数据的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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