Caffe 训练 cifar10 详细过程

一、数据集准备

cifar10数据库 http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-binary.tar.gz

cifar10 数据集官网下载 ，下载并解压，看到共有6个.bin文件，前面五个是训练集，最后一个是测试集

二、将数据集转化为 leveldb 格式

用 vs 2013 编译 Caffe 后，会在bulid 文件中产生 许多第三方的库

在 E:\Caffe\caffe-master\Build\x64\Debug（我的目录）中找到 convert_cifar_data.exe，在 caffe-master
目录中编写一个.bat 脚本，内容如下

convert_cifar_data.exe  input_folder output_folders leveldb

pause

其中 新建两个文件夹，分别命名为input_folder,output_folder。input_folder中放入第一阶段准备好的cifar10数据，output_folder为转换数据之后存储位置。 会在 output_folder 中出现两个文件夹  分别为测试数据和训练数据
三、计算数据的均值文件.\Build\x64\Debug\compute_image_mean.exe cifar10_output_db/cifar10_train_lmdb mean.binaryprotopause

【不知道为什么 计算均值必须得 lmdb 格式的】
骚等片刻会在 当前目录下生成一个 mean.binaryproto 文件
四、Train 阶段
.\Build\x64\Debug\caffe.exe train --solver=examples/cifar10/cifar10_quick_solver.prototxtpause

精确度可达到 70%， 最近在研究怎末可以提高其测试精度问题
就写到这里吧......