caffe minist caffe自学-mnist示例程序详解

caffe自学-mnist示例程序详解

2016年10月16日 14:17:05

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caffe中的mnist示例程序超详解，中间包含准备数据、网络模型解析、训练和测试全过程，以及遇到的error和解决方法

准备数据

下载数据 
cd $CAFFE_ROOT 
./data/mnist/get_mnist.sh 
 
文件内部： 
 
运行完成得到四个文件 
 
数据转化 
./examples/mnist/create_mnist.sh 
 
该文件将数据转化为lmdb 
 
运行出错 
 
分析原因是在/examples/mnist文件夹内运行，不能访问build目录，因此转到caffe根目录下重新运行 

 
依然出错，Permission denied没有权限 
 
加权限后再执行 
 
之后得到两个文件夹，就是caffe所需要的数据集了（lmdb格式）mnist_train_lmdb, and mnist_test_lmdb 

定义网络结构

CNN的基本结构： 
一个卷积层，后面连接一个pooling层，然后是另一个卷积层接pooling层，然后是两个全连接层，与多层感知器相似。 
In general, it consists of a convolutional layer followed by a pooling layer, another convolution layer followed by a pooling layer, and then two fully connected layers similar to the conventional multilayer perceptrons. 
以LeNet model为例具体解释网络结构，经典的LeNet模型使用Rectified Linear Unit (ReLU) 代替sigmoid函数来激活神经元。 
$CAFFE_ROOT/examples/mnist/lenet_train_test.prototxt.

数据层

layer {
      name: "mnist"//名字
      type: "Data"//类型为：数据层
      transform_param {
        scale: 0.00390625//输入像素归一化到[0,1]，0.00390625=1/256
      }
      data_param {
        source: "mnist_train_lmdb"// lmdb源数据
        backend: LMDB
        batch_size: 64//分批处理，每批图像个数，过大会导致内存不够
      }
      top: "data"//生成two blobs,分别为data blob 和label blob
      top: "label"
    }

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卷积层

layer {
      name: "conv1"
      type: "Convolution"
        //参数调整的学习率
      param { lr_mult: 1 }//权重的学习率与solver运行的学习率一致
      param { lr_mult: 2 }//偏置的学习率是solver运行的学习率的2倍
      convolution_param {
        num_output: 20//输出20通道
        kernel_size: 5//卷积核大小
        stride: 1//步长跨度
        weight_filler {
          type: "xavier"//用 xavier算法初始化权重，根据输入和输出神经元的个数自动初始化weights
        }
        bias_filler {
          type: "constant"//用常数初始化偏置
        }
      }
      bottom: "data"//take the `data` blob
      top: "conv1"// produces the `conv1` layer
    }

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Pooling层

layer {
      name: "pool1"
      type: "Pooling"
      pooling_param {
        kernel_size: 2//核大小2
        stride: 2//步长2 (so no overlapping between neighboring pooling regions)
        pool: MAX//取最大值
      }
      bottom: "conv1"
      top: "pool1"
    }

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全连接层

// This defines a fully connected layer (known in Caffe as an `InnerProduct` layer) with 500 outputs.
layer {
      name: "ip1"
      type: "InnerProduct"
      param { lr_mult: 1 }
      param { lr_mult: 2 }
      inner_product_param {
        num_output: 500
        weight_filler {
          type: "xavier"
        }
        bias_filler {
          type: "constant"
        }
      }
      bottom: "pool2"
      top: "ip1"
}

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ReLU层

经典的LeNet模型使用Rectified Linear Unit (ReLU) 代替sigmoid函数来激活神经元。

layer {
      name: "relu1"
      type: "ReLU"
      bottom: "ip1"
      top: "ip1"//bottom和top blobs使用相同的名字，实现*in-place* operations to save some memory
    }

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在ReLU层后面连接另一个全连接层ip2

layer {
      name: "ip2"
      type: "InnerProduct"
      param { lr_mult: 1 }
      param { lr_mult: 2 }
      inner_product_param {
        num_output: 10
        weight_filler {
          type: "xavier"
        }
        bias_filler {
          type: "constant"
        }
      }
      bottom: "ip1"
      top: "ip2"
    }

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Loss层

The softmax_loss layer implements both the softmax and the multinomial logistic loss (that saves time and improves numerical stability) 
这一层同时实现了softmax和multinomial logistic loss，

layer {
      name: "loss"
      type: "SoftmaxWithLoss"
// It takes two blobs, It does not produce any outputs - all it does is to compute the loss function value, report it when backpropagation starts, and initiates the gradient with respect to `ip2`.
      bottom: "ip2"// 连接the prediction
      bottom: "label"//在data层中得到的label
    }

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Layer Rules

表示该层什么时候属于该网络

layer {
      // ...layer definition...
      include: { phase: TRAIN }//只在训练时包含
}

layer {
  name: "accuracy"
  type: "Accuracy"
  bottom: "ip2"
  bottom: "label"
  top: "accuracy"
  include {
    phase: TEST//只在测试时包含
  }
}

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训练参数配置

$CAFFE_ROOT/examples/mnist/lenet_solver.prototxt:

# The train/test net protocol buffer definition使用的网络结构
net: "examples/mnist/lenet_train_test.prototxt"
# test_iter specifies how many forward passes the test should carry out.
# In the case of MNIST, we have test batch size 100 and 100 test iterations,
# covering the full 10,000 testing images.
test_iter: 100  //10,000除以test batch size 100
# Carry out testing every 500 training iterations. 每500次测试一次，输出score 0（准确率）和score 1（测试损失函数）
test_interval: 500
# The base learning rate, momentum and the weight decay of the network.
base_lr: 0.01
momentum: 0.9
weight_decay: 0.0005
# The learning rate policy
lr_policy: "inv"
gamma: 0.0001
power: 0.75
# Display every 100 iterations每100次迭代次数显示一次训练时lr(learningrate),和loss（训练损失函数）
display: 100
# The maximum number of iterations最大迭代次数
max_iter: 10000
# snapshot intermediate results每5000次迭代输出模型
snapshot: 5000
snapshot_prefix: "examples/mnist/lenet"//模型保存路径
# solver mode: CPU or GPU
solver_mode: GPU

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训练模型

新建文件夹保存模型 
 
否则就会 

建好文件夹后别忘记修改lenet_solver.prototxt 中的snapshot_prefix 
 
在配好训练网络输入路径，以及网络全局信息后，执行这个train_lenet.sh 脚本命令就可以开始训练网络了 
cd $CAFFE_ROOT 
./examples/mnist/train_lenet.sh 
脚本.sh内容为训练指令

#!/usr/bin/env sh

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./build/tools/caffe train –solver=examples/mnist/lenet_solver.prototxt 
脚本运行后会看见如下结果，显示各个层的细节和输出情形 
 
初始化后开始训练，每100次迭代输出loss，每1000次迭代进行一次测试（这里测试使用的是训练数据）， 
I1203 solver.cpp:204] Iteration 100, lr = 0.00992565//迭代的学习率 
I1203 solver.cpp:66] Iteration 100, loss = 0.26044//训练函数 
… 
I1203 solver.cpp:84] Testing net 
I1203 solver.cpp:111] Test score #0: 0.9785//测试准确率 
I1203 solver.cpp:111] Test score #1: 0.0606671//测试损失函数 
 
 
每5000次迭代输出一个模型保存下来，模型存储成一个binary protobuf文件，名字是lenet_iter_5000，这个训练好的模型可以被用来做实际应用。 
 
训练以到达迭代最大次数终止，训练结束 
 
可以在指定输出的模型路径下看到相关模型（带有caffemodel的就是模型文件） 
 
另外：若想使用固定步长来降低学习率，可以使用文件lenet_multistep_solver.prototxt

# The train/test net protocol buffer definition
net: "examples/mnist/lenet_train_test.prototxt"
# test_iter specifies how many forward passes the test should carry out.
# In the case of MNIST, we have test batch size 100 and 100 test iterations,
# covering the full 10,000 testing images.
test_iter: 100
# Carry out testing every 500 training iterations.
test_interval: 500
# The base learning rate, momentum and the weight decay of the network.
base_lr: 0.01
momentum: 0.9
weight_decay: 0.0005
# The learning rate policy
lr_policy: "multistep"
gamma: 0.9
stepvalue: 5000
stepvalue: 7000
stepvalue: 8000
stepvalue: 9000
stepvalue: 9500
# Display every 100 iterations
display: 100
# The maximum number of iterations
max_iter: 10000
# snapshot intermediate results
snapshot: 5000
snapshot_prefix: "examples/mnist/lenet_multistep"
# solver mode: CPU or GPU
solver_mode: GPU

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测试模型

调用训练好的模型测试 
./build/tools/caffe.bin test -model=examples/mnist/lenet_train_test.prototxt -weights=examples/mnist/model/lenet_iter_10000.caffemodel -gpu=0 
如果没有GPU则使用 
./build/tools/caffe.bin test -model=examples/mnist/lenet_train_test.prototxt -weights=examples/mnist/model/lenet_iter_10000.caffemodel 
解释： 
1、先是test表明是要评价一个已经训练好的模型。 
2、然后指定模型prototxt文件，这是一个文本文件，详细描述了网络结构和数据集信息。 
在测试时数据层转到了测试集： 
 
3、然后指定模型的具体的权重weights。权重为训练好的模型examples/mnist/model/lenet_iter_10000.caffemodel中的参数 

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测试完成，准确率为0.9868 
 
修改模型名称，换用5000次迭代时生成的模型 

到这里就是对caffe最基础的使用了，更多的信息请参照caffe官网1，我也会继续在这里记录“end-to-end”的学习过程。第一篇博客，也是希望自己能在学术上坚持下去吧！