caffe入门4：使用训练好的模型对数据分类

按照之前的设置，我们已经训练好了的模型文件位于$caffe/models/mydata 。

名为caffenet_train_iter_*.caffemodel

我们通过下面的python脚本来利用模型测试其在测试集外的数据的准确率。代码有点丑请见谅。

import numpy as np
import sys,os
caffe_root = '/home/will/deepLearning/caffe-ssd/'
sys.path.insert(0, caffe_root + 'python')
import caffe
os.chdir(caffe_root)
net_file=caffe_root + 'models/yangshuang/deploy.prototxt'
caffe_model=caffe_root + 'models/yangshuang/caffenet_train_iter_40000.caffemodel'
mean_file=caffe_root + 'python/caffe/imagenet/ilsvrc_2012_mean.npy'

net = caffe.Net(net_file,caffe_model,caffe.TEST)
transformer = caffe.io.Transformer({'data': net.blobs['data'].data.shape})
transformer.set_transpose('data', (2,0,1))
transformer.set_mean('data', np.load(mean_file).mean(1).mean(1))
transformer.set_raw_scale('data', 255)
transformer.set_channel_swap('data', (2,1,0))
file=open("$caffe/data/mydata/test.txt")
path="$caffe/data/mydata/test/"
count=0
a_count=0
for line in file:
pic_name=line.split(" ")[0]
label=int(line.split(" ")[1].strip("\n").strip())
im=caffe.io.load_image(path+pic_name)
net.blobs['data'].data[...] = transformer.preprocess('data',im)
out = net.forward()
#magenet_labels_filename = caffe_root + 'data/ilsvrc12/synset_words.txt'
#labels = np.loadtxt(imagenet_labels_filename, str, delimiter='\t')
top_1 = net.blobs['prob'].data[0].flatten().argsort()[-1]
if top_1==label:
print "true"
a_count=a_count+1
else:
print pic_name
count=count+1
print "count:"+str(count)
print "a_count:"+str(a_count)
file.close()

其中，test.txt内包含图片位置信息以及其对应的标签。我们通过比较预测值和真实值来判断我们的分类是否准确。

输出的count为所有测试图片的数目。

a_count为识别准确的数目。

我使用迭代30000次的模型，测试集的准确率为99.1％,这次较小的数据测试中，准确率为98.319%,偏差不大。

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tips：1.测试数据也需要进行256*256的缩放。

2.路径一定要根据自己的文件目录写，写成绝对路径是最靠谱的。