Caffe训练自己的imagenet，ubuntu提示killed

1、准备数据。

假设已经下载好数据集和验证集，存储路径为：

/path/to/imagenet/train/n01440764/n01440764_10026.JPEG

/path/to/imagenet/val/ILSVRC2012_val_00000001.JPEG

首选需要创建一个txt文件，列举出所有图像以及对应的lable，caffe包“Python/caffe/imagenet/ilsvrc_2012_train.txt”和“ilsvrc_2012_val.txt”两个文件分别是标好的训练集和验证集的文件，共分为1000类。

还需要注意的是，所有的图像都需要归一到同样的尺寸。

2、转化生成训练集。

运行下面的命令：

GLOG_logtostderr=1 examples/convert_imageset.bin /path/to/imagenet/train/ python/caffe/imagenet/ilsvrc_2012_train.txt/path/to/imagenet-train-leveldb

生成文件存储在“/path/to/imagenet-train_leveldb”路径下。

3、计算图像均值。

执行命令：

examples/demo_compute_image_mean.bin /path/to/imagenet-train-leveldb /path/to/mean.binaryproto

第一个参数是执行脚本代码，第二个参数是上一步生成的数据集，第三个参数是存储图像均值的目录路径。

4、定义网络。

ImageNet的网络定义在“examples/imagenet.prototxt”文件中，使用时需要修改里面source和meanfile变量的值，指向自己文件的路径。

仔细观察imagenet.prototxt和imagenet_val.prototxt文件可以发现族顷陆，训练和验证的参数大部分都相同，不同之处在于初始层和最后一层。训练时，使用softmax_loss层来计算损失函数和初始化后向传播，验证时，使用accuracy层来预测精确度。

在文件“examples/imagenet_solver.prototxt”中定义solver协议，同样需要修改train_net和test_net的乎清路径。

5、训练网络。

执行命令：

GLOG_logtostderr=1 examples/train_net.bin examples/imagenet_solver.prototxt

6、兆顷在python中使用已经训练好的模型。

Caffe只提供封装好的imagenet模型，给定一副图像，直接计算出图像的特征和进行预测。首先需要下载模型文件。

Python代码如下：

[python] view plain copy print?

from caffe import imagenet

from matplotlib import pyplot

# Set the right path to your model file, pretrained model

# and the image you would like to classify.

MODEL_FILE = 'examples/imagenet_deploy.prototxt'

PRETRAINED = '/home/jiayq/Downloads/caffe_reference_imagenet_model’

IMAGE_FILE = '/home/jiayq/lena.png'

net = imagenet.ImageNetClassifier(MODEL_FILE, PRETRAINED)

#预测

prediction = net.predict(IMAGE_FILE）

#绘制预测图像

print 'prediction shape:', prediction.shape

pyplot.plot(prediction)

prediction shape: (1000,)

[<matplotlib.lines.Line2D at 0x8faf4d0>] #结果如图所示

图上的横轴表示的label，纵轴表示在该类别上的概率，有图我们看到，lena.jpg被分到了”sombrero”这组，结果还算准确。

“首先打开Ubuntu桌面 然后准备一个僵尸程序a,接着鼠标右键单击open in terminal,打开终端 输入./a &,运行僵汪灶尸程序 输入ps au,查找僵尸程序。凡笑陵圆是STAT是Z的就是僵尸程序,通过Ubuntu Dash,敲入system 单击system monitor(系统监视器) 找到在终端带Z的进程的pid,选中它,右键单击kill,直接将碰塌其kill就行了”

方法/步骤

要关闭进程，我们首先要打开类似于windows系统下面的“任务管理器”程序，在Ubuntu系统下“任务管理器”叫做“系指局统监视器”，他们的功能基本类似，不过Ubuntu下面的“系统监视器”比windows的任务管理器功能更强大。

有两种方法可以打开“系统监视器”，下面我们分别说明

打开系统监视器方法一

依次点击“system”--->“Administration”----->“System Monitor”，如下图所示：

打开系统监视器方法二

对于喜欢命令的朋友来说，可以用下面的命令打开系统监视器，打开终端命令窗口，然后输入以下命令执行：

gnome-system-monitor

系统监视器打开后如下图所示，默认的页面我们可以看到关于系统的配置情况

我们点击“Processes”，进入到进程列表界面，现在感觉到和windows下的任务管理器很相似缺模吧。

下面我们就进入我们的正题，结束进程，一般结束之前自己一定要对这个进程有所了解，知道它具体的功能作用，不然结束后，可能会引起系统的不稳定甚至死机。

因为我这个电脑上面没有蓝牙模块，但是进程伏逗缓里面有提供蓝牙模块的服务功能，所以我们就以这个进程为例来作为我们结束的对象，我们选择这个进程bluetooth-applet，如下图所示：

在bluetooth-applet进程上面点鼠标右键，之后会d出如下关于对进程 *** 作的一些菜单，我们这里要彻底的结束bluetooth-applet进程，所以我们选择“kill process”

选择并点击“kill process”后，会d出结束进程的确认提示框，如下图所示，我们选择选择“kill process”就可以结束bluetooth-applet进程了。

结束bluetooth-applet进程后，我们再看进程列表里面已经没有bluetooth-applet进程了， *** 作非常简单，也和windows系统下面结束进程的方法类似 -_-

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