Caffe单机CpuOnly安装/运行, 以及Mnist数据集上测试

本着从简单到复杂的原则，先在笔记本上（清华同方）实现caffe框架，在Minst手写数据集上实现。

一、已有环境

1.清华同方笔记本win7 64位操作系统。

2.visual studio 2013(vs2013)。

二、Caffe环境配置

1.在GitHub上下载windows环境下的Caffe程序文件(https://github.com/Microsoft/caffe),并解压。



2.在解压后的caffe-master文件夹下，找到windows文件夹，将文件“CommonSettings.props.example”复制一份，并修改名字为“CommonSettings.props”。



3.打开“CommonSettings.props”文件，将第七行的CpuOnlyBuild标签中的值改为true，第八行的UseCuDNN标签中的值改为false，更改后保存。（最好用Notepad++类似的编辑器保存，以防为隐藏的.txt文件）



4.用vs2013打开“D:\Caffee\caffe-master\windows”下的“Caffe.sln”文件。可以看到该“解决方案”共有16个项目；右键点击“解决方案’Caffe’(16个项目)”，出现“生成解决方案”，并单击。



此时下载相关的程序包，会需要一段时间之后会出现新的文件夹：



5.对“libcaffe”进行编译。



全部编译成功后会vs2013输出屏幕会出现：



6.右键点击“解决方案’Caffe’(16个项目)”，进行属性设置，在启动项目中，选择“当前选定内容”。



7.最后在caffe中，运行“caffe.cpp”，即按“Ctrl+F5”编译：



编译成功后，vs2013输出屏幕会出现如下，至此已经caffe环境已经编译成功。

三、Mnist数据集测试时

1.在官网上下载mnist手写数据集 []http://yann.lecun.com/exdb/mnist/]，并解压到“D:\Caffee\caffe-master\data\mnist”目录下，如下图：







2.在D:\Caffee\caffe-master目录下创建“create_mnist.bat”文件，写入如下脚本：

.\Build\x64\Debug\convert_mnist_data.exe .\data\mnist\mnist_train_lmdb\train-images.idx3-ubyte .\data\mnist\mnist_train_lmdb\train-labels.idx1-ubyte .\examples\mnist\mnist_train_lmdb
echo.
.\Build\x64\Debug\convert_mnist_data.exe .\data\mnist\mnist_test_lmdb\t10k-images.idx3-ubyte .\data\mnist\mnist_test_lmdb\t10k-labels.idx1-ubyte .\examples\mnist\mnist_test_lmdb
pause

然后双该击脚本，即可在“D:\Caffee\caffe-master\examples\mnist”目录下成成训练数据“mnist_train_lmdb”文件和测试数据“mnist_test_lmdb”文件。



3.修改文件:“D:\Caffee\caffemaster\examples\mnist\lenet_solver.prototxt”，将最后一行改为solver_mode:CPU。

修改文件“D:\Caffee\caffe-master\examples\mnist\lenet_train_test.prototxt”,将第14行和第31行source: 后面分别改为训练集地址”./examples/mnist/mnist_train_lmdb”和测试集的地址”./examples/mnist/mnist_test_lmdb”。如下图：





4.在D:\Caffee\caffe-master目录下创建脚本文件train_mnist.bat输入如下：

.\Build\x64\Debug\caffe.exe train --solver=.\examples\mnist\lenet_solver.prototxt
pause

然后双击运行脚本，开始训练，得到相应的正确率和损失率。在笔记本上运行两个半小时得到如下结果：



注：

1、在二.3中配置CpuOnlyBuild标签为“true”，不要写成“ture”。

2、在三.2中如果运行错误，有可能在caffe编译的时候没有生成“convert_mnist_data.exe”程序，此时需要重复第二部分对“libcaffe”和“caffe”从新编译，再运行“caffe.cpp”。

3、运行三.2和三.4的脚本时，根据程序“convert_mnist_data.exe”，“caffe.exe ”的准确路径配置，如果是Release运行时，可能是“.\Build\x64\Release**”。