caffe（ubuntu14.04）学习笔记1——运行MNIST数据集模型

MNIST数据集简介：

        MNIST数据集是一个大型的手写体数据库，广泛用于机器学习领域的训练和测试，它是由纽约大学的Yann LeCun教授整理的，包括60000个训练样本和10000个测试样本，其图像都是灰度图像，固定尺寸为28x28(像素)。

数据集的准备：

caffe源码框架的data/mnist文件夹下有MNIST数据集的下载脚本get_mnist.sh.

1.首先将路径切换到caffe的根目录下



2.进行原数据集的下载

（首先先检查你的网络是否连接哦）

运行get_mnist.sh脚本



（运行的图片知识截取了其中的一部分），运行完成后在data/mnist文件夹下会出现以下四个二进制文件（根据自己的情况，如果下载下来是压缩包则需要进行解压）。



caffe可以识别的数据文件为LEVELDB和LMDB文件，因此运行一下脚本将二进制文件转换为leveldb或者lmdb文件（这两种格式的数据可以加快系统加载数据的速度）。



即可在examples/mnist文件夹下发现这两个文件



此时数据准备工作完成。

LeNet-5模型的训练：

运行如下命令进行模型的训练



训练结果：（因CPU或GPU的性能不同而异）

在CPU上训练：

用时：           21分43秒；

分类准确率：99.21%；

loss：             0.0286289

在GPU上训练：

用时：            2分54秒

分类准确率：99.09%

loss：             0.0294631

附一张CPU上的训练结果图~



如有错误，欢迎大家指正~~