caffe示例实现之4在MNIST手写数字数据集上训练与测试LeNet

http://blog.csdn.net/liumaolincycle/article/details/47336921

本文主要来自Caffe作者Yangqing Jia网站给出的examples。

@article{jia2014caffe,
Author = {Jia, Yangqing and Shelhamer, Evan and Donahue, Jeff and Karayev, Sergey and Long, Jonathan and Girshick, Ross and Guadarrama, Sergio and Darrell, Trevor},
Journal = {arXiv preprint arXiv:1408.5093},
Title = {Caffe: Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding},
Year = {2014}
}

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1.准备数据集

首先从MNIST网站上下载数据集，运行：

cd $CAFFE_ROOT
./data/mnist/get_mnist.sh

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下载到四个文件，从左至右依次是测试集图像、测试集标签、训练集图像、训练集标签：



转换数据格式：

./examples/mnist/create_mnist.sh

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在 examples/mnist下出现两个新的文件夹：



create_mnist.sh这个脚本是将训练集和测试集分别转换成了lmdb格式。

2.LeNet: MNIST分类模型

本实验用的网络模型是LeNet，它是公认在数字分类任务上效果很好的网络。实验中在原始 LeNet基础上做了一点改动，对于神经元的激活，用ReLU替换了sigmoid。 

LeNet的设计包括一个卷积层，后随一个pooling层，再一个卷积层，后随一个pooling层，再两个全连接层，类似于传统的多层感知器。经典LeNet如图：



这些层的定义在examples/mnist/lenet_train_test.prototxt中。

3.定义MNIST网络

在定义自己的网络之前可以运行示例中给出的代码训练网络：

sh examples/mnist/train_lenet.sh

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过程与CIFAR-10中的一样，所用solver是examples/mnist/lenet_solver.prototxt，在这个solver中可以看到对训练与测试的简单设置，所用的网络定义就是examples/mnist/lenet_train_test.prototxt。 

下面详细学习examples/mnist/lenet_train_test.prototxt的模型定义，学习的基础是对Google
Protobuf比较熟悉，可参考Google Protocol Buffer的使用和原理，还要读过Caffe使用的protobuf定义，这个定义在src/caffe/proto/caffe.proto中。 

为了更深入地了解网络是怎么定义的，我们自己写一个caffe网络参数的protobuf。首先新建一个prototxt文件，我这里的命名是lenet_train_lml.prototxt。给网络取个名字：

name: "LeNet"

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3.1 写数据层

现在要从之前创建的lmdb中读取MNIST数据，定义如下的数据层：

layer {
name: "mnist"  #该层的名字
type: "Data"    #输入的类型
data_param {    #数据参数
source: "mnist_train_lmdb"  #数据来源，从 mnist_train_lmdb中读入数据
backend: LMDB
batch_size: 64  #批次大小，即一次处理64条数据
scale: 0.00390625   #像素灰度归一化参数，1/256
}
top: "data"     #该层生成两个blob，分别是data和label
top: "label"
}

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3.2 写卷积层

定义第一个卷积层：

layer {
name: "conv1"   #该层的名字
type: "Convolution"     #该层的类型
param { lr_mult: 1 }    #学习率，权重的和solver的一样
param { lr_mult: 2 }    #偏移的是solver的两倍
convolution_param {
num_output: 20  #卷积核个数
kernel_size: 5  #卷积核大小
stride: 1   #步长
weight_filler {
type: "xavier"  #用xavier算法基于输入输出神经元数自动初始化权重
}
bias_filler {
type: "constant"    #简单初始化偏移为常数，默认为0
}
}
bottom: "data"  #该层的上一层是 data
top: "conv1"    #该层生成conv1 blob
}

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3.3 写pooling层

pooling层就好定义多了：

layer {
name: "pool1"   #该层的名字
type: "Pooling"     #该层的类型
pooling_param {
kernel_size: 2  #pooling的核是2×2
stride: 2   #步长是2，也就是说相邻pooling区域之间没有重叠
pool: MAX   #pooling的方式
}
bottom: "conv1"     #该层的上一层是conv1
top: "pool1"    #该层生成pool1 blob
}

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然后就可以自己写第二个卷积层和pooling层了，细节参考examples/mnist/lenet_train_test.prototxt。

layer {
name: "conv2"
type: "Convolution"
bottom: "pool1"
top: "conv2"
param {  lr_mult: 1 }
param {  lr_mult: 2 }
convolution_param {
num_output: 50 #卷积核变成了50个
kernel_size: 5
stride: 1
weight_filler {
type: "xavier"
}
bias_filler {
type: "constant"
}
}
}
layer {
name: "pool2"
type: "Pooling"
bottom: "conv2"
top: "pool2"
pooling_param {
pool: MAX
kernel_size: 2
stride: 2
}
}

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3.4 写全连接层

全连接层也比较简单：

layer {
name: "ip1" #全连接层的名字
type: "InnerProduct"    #全连接层的类型
param { lr_mult: 1 }
param { lr_mult: 2 }
inner_product_param {
num_output: 500     #输出500个节点
weight_filler {
type: "xavier"
}
bias_filler {
type: "constant"
}
}
bottom: "pool2"
top: "ip1"
}

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3.5 写ReLU层

layer {
name: "relu1"
type: "ReLU"
bottom: "ip1"
top: "ip1"
}

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因为ReLU是元素级操作，所以可以用一种叫做in-place（猜测可以翻译为在原位置，也就是不开辟新内存）的操作来节省内存，这是通过简单地把bottom blob和top blob设成同样的名字来实现，当然了，不要在其他类型的层中这么干。 

然后再写一个全连接层：

layer {
name: "ip2"
type: "InnerProduct"
param { lr_mult: 1 }
param { lr_mult: 2 }
inner_product_param {
num_output: 10
weight_filler {
type: "xavier"
}
bias_filler {
type: "constant"
}
}
bottom: "ip1"
top: "ip2"
}

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3.6 写loss层

最后写一个loss层：

layer {
name: "loss"
type: "SoftmaxWithLoss"
bottom: "ip2"
bottom: "label"
}

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softmax_loss层实现了Softmax和多项Logistic损失（节省了时间,同时提高了数据稳定性）。它需要两个blob，第一个是预测，第二个是数据层生成的label。该层不产生输出，只是计算loss函数的值，在反向传播的时候使用，并初始化关于ip2的梯度。

3.7 写层次规则

层次定义包含的规则是这些层是否以及什么时候包含在网络定义中，像这样：

layer {
#...layer definition...
include: { phase: TRAIN }
}

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这个规则基于现有网络状态，控制网络中的层次包含关系，可以查看src/caffe/proto/caffe.proto来获取层次规则及模型概要的更多信息。 

在上面的例子中，这个层只会包含在TRAIN阶段中，如果把TRAIN改为TEST，这个层就只会被用于TEST阶段。如果不写TRAIN或TEST的话，那么这个层TRAIN阶段和TEST阶段都会被用到，所以lenet_train_test.prototxt中定义了两个DATA层，我们参考它也分别定义两个DATA层：

layer {
name: "mnist"
type: "Data"
top: "data"
top: "label"
include {
phase: TRAIN
}
transform_param {
scale: 0.00390625
}
data_param {
source: "examples/mnist/mnist_train_lmdb"
batch_size: 64
backend: LMDB
}
}
layer {
name: "mnist"
type: "Data"
top: "data"
top: "label"
include {
phase: TEST
}
transform_param {
scale: 0.00390625
}
data_param {
source: "examples/mnist/mnist_test_lmdb"
batch_size: 100
backend: LMDB
}
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另外，TEST阶段有一个Accuracy层，它是用来每100次迭代报告一次模型准确率的，lenet_solver.prototxt中给出了定义，我们同样也把它加上：

layer {
name: "accuracy"
type: "Accuracy"
bottom: "ip2"
bottom: "label"
top: "accuracy"
include {
phase: TEST
}
}

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4.定义MNIST的solver文件

再看一下lenet_solver.prototxt中都定义了些什么：

# 训练/检测网络的protobuf定义
net: "examples/mnist/lenet_train_lml.prototxt"
# test_iter指的是测试的迭代次数，这里是100，测试批次大小也是100，这样就覆盖了10000个测试图像
test_iter: 100
# 每训练迭代500次就测试一次
test_interval: 500
# 学习率，动量，权重下降
base_lr: 0.01
momentum: 0.9
weight_decay: 0.0005
# 学习率规则
lr_policy: "inv"
gamma: 0.0001
power: 0.75
# 每迭代100次显示一次
display: 100
# 最大迭代次数
max_iter: 10000
# 每5000次迭代存储一次快照
snapshot: 5000
snapshot_prefix: "examples/mnist/lenet"
# 选择CPU还是GPU模式
solver_mode: GPU

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5.训练与测试模型

在写完网络定义和solver之后，就可以训练模型了，运行：

./examples/mnist/train_lenet.sh

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会在终端看到这样的消息，这些消息显示了每一层的细节，即连接关系与输出的形状，在调试的时候是很有用的：



初始化以后就开始训练了：



solver中设置每100次迭代打印出训练的loss，每1000次迭代打印出测试的loss：



迭代完结果就出来了：



最后的模型存储在一个二进制的protobuf文件lenet_iter_10000.caffemodel中，在训练其他数据集的时候可以把它作为基础模型。

6.其他

通过这个实验，终于知道网络要怎么设置了，还有其他不同的solver值得一试。例如autoencoder网络，运行命令：

./examples/mnist/train_mnist_autoencoder.sh

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或者：

./examples/mnist/train_mnist_autoencoder_adagrad.sh

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或者：

./examples/mnist/train_mnist_autoencoder_nesterov.sh