怎样使用caffe测试mnist数据集

发布时间：2021-11-10 15:50:30 作者：柒染
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怎样使用Caffe测试MNIST数据集

Caffe是一个广泛使用的深度学习框架，特别适合图像分类任务。MNIST数据集是一个手写数字识别数据集，包含60000个训练样本和10000个测试样本。本文将详细介绍如何使用Caffe对MNIST数据集进行测试。

1. 环境准备

在开始之前，确保你已经安装了Caffe及其依赖项。如果你还没有安装Caffe，可以参考官方文档进行安装。

1.1 安装Caffe

# 克隆Caffe仓库
git clone https://github.com/BVLC/caffe.git
cd caffe

# 安装依赖项
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

# 编译Caffe
mkdir build
cd build
cmake ..
make all -j8
make install

1.2 下载MNIST数据集

Caffe提供了一个脚本来下载和转换MNIST数据集。

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

这些脚本会自动下载MNIST数据集并将其转换为Caffe所需的LMDB格式。

2. 配置Caffe模型

Caffe使用prototxt文件来定义网络结构和训练/测试参数。对于MNIST数据集，Caffe提供了一个示例网络结构文件lenet_train_test.prototxt。

2.1 网络结构

lenet_train_test.prototxt定义了一个简单的卷积神经网络（LeNet），包含两个卷积层和两个全连接层。

name: "LeNet"
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
  }
}
layer {
  name: "conv1"
  type: "Convolution"
  bottom: "data"
  top: "conv1"
  param {
    lr_mult: 1
  }
  param {
    lr_mult: 2
  }
  convolution_param {
    num_output: 20
    kernel_size: 5
    stride: 1
    weight_filler {
      type: "xavier"
    }
    bias_filler {
      type: "constant"
    }
  }
}
layer {
  name: "pool1"
  type: "Pooling"
  bottom: "conv1"
  top: "pool1"
  pooling_param {
    pool: MAX
    kernel_size: 2
    stride: 2
  }
}
layer {
  name: "conv2"
  type: "Convolution"
  bottom: "pool1"
  top: "conv2"
  param {
    lr_mult: 1
  }
  param {
    lr_mult: 2
  }
  convolution_param {
    num_output: 50
    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
  }
}
layer {
  name: "ip1"
  type: "InnerProduct"
  bottom: "pool2"
  top: "ip1"
  param {
    lr_mult: 1
  }
  param {
    lr_mult: 2
  }
  inner_product_param {
    num_output: 500
    weight_filler {
      type: "xavier"
    }
    bias_filler {
      type: "constant"
    }
  }
}
layer {
  name: "relu1"
  type: "ReLU"
  bottom: "ip1"
  top: "ip1"
}
layer {
  name: "ip2"
  type: "InnerProduct"
  bottom: "ip1"
  top: "ip2"
  param {
    lr_mult: 1
  }
  param {
    lr_mult: 2
  }
  inner_product_param {
    num_output: 10
    weight_filler {
      type: "xavier"
    }
    bias_filler {
      type: "constant"
    }
  }
}
layer {
  name: "accuracy"
  type: "Accuracy"
  bottom: "ip2"
  bottom: "label"
  top: "accuracy"
  include {
    phase: TEST
  }
}
layer {
  name: "loss"
  type: "SoftmaxWithLoss"
  bottom: "ip2"
  bottom: "label"
  top: "loss"
}

2.2 测试参数

在lenet_solver.prototxt中，你可以配置测试参数。

net: "examples/mnist/lenet_train_test.prototxt"
test_iter: 100
test_interval: 500
base_lr: 0.01
momentum: 0.9
weight_decay: 0.0005
lr_policy: "inv"
gamma: 0.0001
power: 0.75
display: 100
max_iter: 10000
snapshot: 5000
snapshot_prefix: "examples/mnist/lenet"
solver_mode: CPU

3. 运行测试

3.1 训练模型

在测试之前，你需要先训练模型。

cd $CAFFE_ROOT
./build/tools/caffe train --solver=examples/mnist/lenet_solver.prototxt

3.2 测试模型

训练完成后，你可以使用训练好的模型对MNIST测试集进行测试。

./build/tools/caffe test --model=examples/mnist/lenet_train_test.prototxt --weights=examples/mnist/lenet_iter_10000.caffemodel

3.3 查看结果

测试完成后，Caffe会输出测试集的准确率。你可以在终端中看到类似以下的输出：

I1231 15:00:00.000000  1234 caffe.cpp:318] Batch 0, accuracy = 0.9900
I1231 15:00:00.000000  1234 caffe.cpp:318] Batch 1, accuracy = 0.9900
...
I1231 15:00:00.000000  1234 caffe.cpp:318] Batch 99, accuracy = 0.9900
I1231 15:00:00.000000  1234 caffe.cpp:318] Test net output #0: accuracy = 0.9900

4. 总结

通过本文，你已经学会了如何使用Caffe对MNIST数据集进行测试。Caffe提供了强大的工具和灵活的配置，使得深度学习模型的训练和测试变得非常简单。希望本文对你有所帮助，祝你在深度学习的道路上越走越远！