【深度学习】使用Caffe在Linux上训练Mnist数据集 (caffe linux mnist)

深度学习作为一种新型技术，在近年来迅速发展，在许多领域中已经取得了巨大的成功。具体而言，深度学习在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域中都已经生成了非常出色的成果，人们已经开始将它作为区分与传统机器学习的重要手段。

为了能够更好地理解深度学习，我们可以使用Caffe来进行深度学习的实践操作。Caffe是一种开源的深度学习框架，由贾扬清教授领导的伯克利实验室开发，其以高效、灵活等优点受到了广泛的推崇。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Caffe在Linux上进行Mnist数据集的训练。

我们需要准备Mnist数据集。Mnist数据集是一种包含了6万张手写数字图片和1万张测试图片的数据集，在计算机视觉领域中被广泛使用。我们可以从官方网站上下载这个数据集，并且进行一些基本预处理操作，比如将图像大小缩放到28×28像素，将像素值归一化等。

接下来，我们需要安装Caffe。Caffe支持在Linux、Windows、Mac OS X等操作系统下运行，这里我们以Linux为例。我们需要先安装一些依赖项，然后运行命令进行安装即可。具体步骤如下：

1. 安装基本依赖项：

“`

sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler

sudo apt-get install –no-install-recommends libboost-all-dev

“`

2. 下载Caffe源代码：

“`

git clone https://github.com/BVLC/caffe.git

“`

3. 编译Caffe：

“`

cd caffe

cp Makefile.config.example Makefile.config

“`

此时，您需要编辑Makefile.config文件，根据本机情况修改其中的一些路径信息和功能选项。将`# CPU_ON := 1`修改为`CPU_ON := 1`，表示只使用CPU进行计算；将`# USE_CUDNN := 1`修改为`USE_CUDNN := 0`，表示不使用CUDNN等GPU加速库。

运行`make all`命令进行编译。

4. 安装Python接口：

“`

make pycaffe

“`

至此，Caffe已经安装完成了。

接下来，我们需要编写训练脚本。Caffe提供了许多示例脚本供我们参考，这里我们以`examples/mnist/lenet_trn_test.prototxt`为例进行训练。我们需要在该文件中设置一些参数，包括学习率、学习次数、批大小、权重初始化方法等等。具体而言，我们修改如下参数：

“`

trn_net: “examples/mnist/lenet_trn_test.prototxt”

test_net: “examples/mnist/lenet_trn_test.prototxt”

test_iter: 100

test_interval: 500

base_lr: 0.01

lr_policy: “step”

gamma: 0.1

stepsize: 10000

display: 100

max_iter: 100000

momentum: 0.9

weight_decay: 0.0005

snapshot: 5000

snapshot_prefix: “examples/mnist/lenet”

“`

其中，`base_lr`表示学习率，`max_iter`表示更大训练次数，`snapshot`表示训练过程中每隔多少次保存一次训练结果。

完成这些设置之后，我们可以运行以下命令进行训练：

“`

./build/tools/caffe trn –solver=examples/mnist/lenet_solver.prototxt

“`

这个命令会在终端中输出训练过程中的一些信息，包括当前训练次数、训练误差、测试误差等等。我们可以在训练结束后查看训练结果，比如模型参数、训练曲线等等。

到此，我们已经成功地使用Caffe在Linux上完成了Mnist数据集的训练。当然，这只是深度学习的一个小小入门，我们需要不断地探索和学习，才能真正掌握深度学习的精髓。

相关问题拓展阅读：

• 求助Tensorflow下跑mnist手写体数据集遇到Cuda compute capability问题
• ubuntu怎样安装caffe

求助Tensorflow下跑mnist手写体数据集遇到Cuda compute capability问题

遇到了同样的问题，看来只能吵明正先玩CPU版的槐空了，等以后换电脑再玩GPU的吧。

附Cuda compute capability表

compute capability代表着运算层级，看来以后要上船升悔了。

因为你的gt630m性肢兄谈能没有达到更低的3.0要求。所以报错。建议你用cpu。你的在个显卡，历碰加速效果可以忽略不计。另外用它加速计算，还容易导致尘旁笔记本散热不畅损坏GPU。

没必要一定GPU吧 直接安装一个CPU版本的好了

ubuntu怎样安装caffe

Ubuntu 14.04 64位机上用Caffe+MNIST训练Lenet网络操作步骤

1.将终端定位到Caffe根目录；

2.下载MNIST数据库并解压缩：$ ./data/mnist/get_mnist.sh

3.将其转换成Lmdb数据库格式：$ ./examples/mnist/create_mnist.sh

执行完此shell脚本后，会在./examples/mnist下增加两个新目录，mnist_test_lmdb和mnist_train_lmdb

4.train model：$ ./examples/mnist/train_lenet.sh

(1)、使用LeNet网络(《Gradient-BasedLearning Applied to Document Recognition》)；

(2)、使用./examples/mnist/lenet_train_test.prototxtmodel；

(3)、使用猜孝./examples/mnist/lenet_solver.prototxtmodel；

(4)、执行train_lenet.sh脚本，会调用./build/tools目录下的caffe执行文件，此执行文件的实现是./tools目录下的caffe.cpp文件；

(5)、执行此脚本后，会生成几个文件，其中./examples/mnist/lenet_iter_10000.caffemodel则是最终训练谈兆虚生成的含燃model文件；

(6)、以上默认的是在GPU模式下运行，如果想让其在CPU模式下运行，只需将lenet_solver.prototxt文件中的solver_mode字段值由原来的GPU改为CPU即可。

caffe linux mnist的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于caffe linux mnist,【深度学习】使用Caffe在Linux上训练Mnist数据集,求助Tensorflow下跑mnist手写体数据集遇到Cuda compute capability问题,ubuntu怎样安装caffe的信息别忘了在本站进行查找喔。

香港服务器首选树叶云，2H2G首月10元开通。
树叶云（shuyeidc.com）提供简单好用，价格厚道的香港/美国云服务器和独立服务器。IDC+ISP+ICP资质。ARIN和APNIC会员。成熟技术团队15年行业经验。