如何调用caffe已经训练好的net

1 cifar10数据库

60000张3232 彩色 共10类

50000张训练

10000张测试

下载cifar10数据库

这是binary格式的，所以我们要把它转换成leveldb格式。

2 在/caffe-windows/examples/cifar10文件夹中有一个 convert_cifar_datacpp

将他include到MainCallercpp中。如下：

编译我是一次就通过了 ，在bin文件夹里出现convert_cifar_dataexe。然后 就可以进行格式转换。binary→leveldb

可以在bin文件夹下新建一个input文件夹。将cifar10binary文件放在input文件夹中，这样转换时就不用写路径了。

cmd进入bin文件夹

执行后，在output文件夹下有cifar_train_leveldb和cifar_test_leveldb两个文件夹。里面是转化好的leveldb格式数据。

当然，也可以写一个bat文件处理，方便以后再次使用。

3 下面我们要求数据图像的均值

编译//tools/comput_image_meancpp

编译成功后。接下来求mean

cmd进入bin。

执行后，在bin文件夹下出现一个meanbinaryproto文件，这就是所需的均值文件。

4 训练cifar网络

在/examples/cifar10文件夹里已经有网络的配置文件，我们只需要将cifar_train_leveldb和cifar_test_leveldb两个文件夹还有meanbinaryproto文件拷到cifar0文件夹下。

修改cifar10_quick_trainprototxt中的source: "cifar-train-leveldb" mean_file: "meanbinaryproto" 和cifar10_quick_testprototxt中的source: "cifar-test-leveldb"

mean_file: "meanbinaryproto"就可以了，

后面再训练就类似于MNIST的训练。写一个train_quickbat，内容如下：

[plain] view plaincopy

copy \\\\bin\\MainCallerexe \\\\bin\\train_netexe

SET GLOG_logtostderr=1

"//bin/train_netexe" cifar10_quick_solverprototxt

pause

先编译一遍 train_netcpp

运行train_quickbat

1 cifar10数据库60000张3232 彩色 共10类50000张训练10000张测试下载cifar10数据库 这是binary格式的，所以我们要把它转换成leveldb格式。2 在/caffe-windows/examples/cifar10文件夹中有一个 convert_cifar_datacpp将他include到MainCallercpp中。如下：编译我是一次就通过了 ，在bin文件夹里出现convert_cifar_dataexe。然后 就可以进行格式转换。binary→leveldb可以在bin文件夹下新建一个input文件夹。将cifar10binary文件放在input文件夹中，这样转换时就不用写路径了。cmd进入bin文件夹执行后，在output文件夹下有cifar_train_leveldb和cifar_test_leveldb两个文件夹。里面是转化好的leveldb格式数据。当然，也可以写一个bat文件处理，方便以后再次使用。3 下面我们要求数据图像的均值编译//tools/comput_image_meancpp编译成功后。接下来求meancmd进入bin。执行后，在bin文件夹下出现一个meanbinaryproto文件，这就是所需的均值文件。4 训练cifar网络在/examples/cifar10文件夹里已经有网络的配置文件，我们只需要将cifar_train_leveldb和cifar_test_leveldb两个文件夹还有meanbinaryproto文件拷到cifar0文件夹下。修改cifar10_quick_trainprototxt中的source: "cifar-train-leveldb" mean_file: "meanbinaryproto" 和cifar10_quick_testprototxt中的source: "cifar-test-leveldb"mean_file: "meanbinaryproto"就可以了，后面再训练就类似于MNIST的训练。写一个train_quickbat，内容如下：[plain] view plaincopycopy \\\\bin\\MainCallerexe \\\\bin\\train_netexeSET GLOG_logtostderr=1"//bin/train_netexe" cifar10_quick_solverprototxtpause先编译一遍 train_netcpp运行train_quickbat

　1 cifar10数据库

60000张3232 彩色 共10类

50000张训练

10000张测试

下载cifar10数据库

这是binary格式的，所以我们要把它转换成leveldb格式。

2 在/caffe-windows/examples/cifar10文件夹中有一个 convert_cifar_datacpp

将他include到MainCallercpp中。如下：

编译我是一次就通过了 ，在bin文件夹里出现convert_cifar_dataexe。然后 就可以进行格式转换。binary→leveldb

可以在bin文件夹下新建一个input文件夹。将cifar10binary文件放在input文件夹中，这样转换时就不用写路径了。

cmd进入bin文件夹

执行后，在output文件夹下有cifar_train_leveldb和cifar_test_leveldb两个文件夹。里面是转化好的leveldb格式数据。

当然，也可以写一个bat文件处理，方便以后再次使用。

3 下面我们要求数据图像的均值

编译//tools/comput_image_meancpp

编译成功后。接下来求mean

cmd进入bin。

执行后，在bin文件夹下出现一个meanbinaryproto文件，这就是所需的均值文件。

4 训练cifar网络

在/examples/cifar10文件夹里已经有网络的配置文件，我们只需要将cifar_train_leveldb和cifar_test_leveldb两个文件夹还有meanbinaryproto文件拷到cifar0文件夹下。

修改cifar10_quick_trainprototxt中的source: "cifar-train-leveldb" mean_file: "meanbinaryproto" 和cifar10_quick_testprototxt中的source: "cifar-test-leveldb"

mean_file: "meanbinaryproto"就可以了，

后面再训练就类似于MNIST的训练。写一个train_quickbat，内容如下：

[plain] view plaincopy

copy \\\\bin\\MainCallerexe \\\\bin\\train_netexe

SET GLOG_logtostderr=1

"//bin/train_netexe" cifar10_quick_solverprototxt

pause

1 cifar10数据库 60000张3232 彩色 共10类 50000张训练 10000张测试 下载cifar10数据库 这是binary格式的，所以我们要把它转换成leveldb格式。 2 在/caffe-windows/examples/cifar10文件夹中有一个 convert_cifar_datacpp 将他include到

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