caffe中 cifar10案例（一）训练模型

1. 背景知识

cifar10数据训练样本50000张，测试样本10000张，每张为32*32的彩色三通道图片，共分为10类。

2. 下载数据：

$ cd /opt/caffe-master

$ sudo sh data/cifar10/get_cifar10.sh

直接运行这个脚本速度特慢，用迅雷直接下载http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-binary.tar.gz，放到 /opt/caffe-master/data/cifar10下，并解压，出来一大堆bin文件。

3. 转换数据格式为lmdb

$ sh examples/cifar10/create_cifar10.sh

转换成功后，会在 examples/cifar10/文件夹下生成两个文件夹，cifar10_train_lmdb和cifar10_test_lmdb,里面的文件就是我们需要的文件。

由于没有配置GPU，因此在examples/cifar10/cifar10_quick_solver.prototxt和 cifar10_quick_solver_lr1.prototxt文件中，最后一行，设为solver_mode: CPU

为了节省时间，进行快速训练（train_quick)，训练分为两个阶段，第一个阶段（迭代4000次）调用配置文件cifar10_quick_solver.prototxt,学习率（base_lr)为0.001。

4. 训练数据

$sudo time sh examples/cifar10/train_quick.sh