如何用Caffe训练自己的网络-探索与试验

现在一直都是用Caffe在跑别人写好的网络，如何运行自定义的网络和图片，是接下来要学习的一点。

 

参考 [1] ：http://www.cnblogs.com/denny402/p/5083300.html，下面几乎是全文转载，有部分对自己踩过的坑的补充，向原作者致敬！

一、准备数据

我去网上找了一些其它的图片来代替，共有500张图片，分为大巴车、恐龙、大象、鲜花和马五个类，每个类100张。需要的同学，可到我的网盘下载：http://pan.baidu.com/s/1nuqlTnN

编号分别以3，4，5，6，7开头，各为一类。我从其中每类选出20张作为测试，其余80张作为训练。因此最终训练图片400张，测试图片100张，共5类。我将图片放在caffe根目录下的data文件夹下面。即训练图片目录：data/re/train/ ,测试图片目录: data/re/test/

二、转换为lmdb格式

具体的转换过程，可参见我的前一篇博文：Caffe学习系列(11)：图像数据转换成db（leveldb/lmdb)文件

首先，在examples下面创建一个myfile的文件夹，来用存放配置文件和脚本文件。然后编写一个脚本create_filelist.sh，用来生成train.txt和test.txt清单文件

# mkdir examples/myfile
# vi examples/myfile/create_filelist.sh

编辑此文件，写入如下代码，并保存

#!/usr/bin/env sh
DATA=data/re/
MY=examples/myfile

echo "Create train.txt..."
rm -rf $MY/train.txt
for i in 3 4 5 6 7 
do
find $DATA/train -name $i*.jpg | cut -d '/' -f4-5 | sed "s/$/ $i/">>$MY/train.txt
done
echo "Create test.txt..."
rm -rf $MY/test.txt
for i in 3 4 5 6 7
do
find $DATA/test -name $i*.jpg | cut -d '/' -f4-5 | sed "s/$/ $i/">>$MY/test.txt
done
echo "All done"

然后，运行此脚本

# sh examples/myfile/create_filelist.sh

 

成功的话，就会在examples/myfile/ 文件夹下生成train.txt和test.txt两个文本文件，里面就是图片的列表清单。

 

接着再编写一个脚本文件，调用convert_imageset命令来转换数据格式。

# vi examples/myfile/create_lmdb.sh

插入并保存：（注意修改Caffe的绝对路径）

#!/usr/bin/env sh
MY=examples/myfile

echo "Create train lmdb.."
rm -rf $MY/img_train_lmdb
build/tools/convert_imageset 
--shuffle 
--resize_height=256 
--resize_width=256 
/home/xxx/caffe/data/re/ 
$MY/train.txt 
$MY/img_train_lmdb

echo "Create test lmdb.."
rm -rf $MY/img_test_lmdb
build/tools/convert_imageset 
--shuffle 
--resize_width=256 
--resize_height=256 
/home/xxx/caffe/data/re/ 
$MY/test.txt 
$MY/img_test_lmdb

echo "All Done.."

因为图片大小不一，因此我统一转换成256*256大小。

运行脚本：

# sh examples/myfile/create_lmdb.sh

运行成功后，会在 examples/myfile下面生成两个文件夹img_train_lmdb和img_test_lmdb，分别用于保存图片转换后的lmdb文件。

 

三、计算均值并保存

图片减去均值再训练，会提高训练速度和精度。因此，一般都会有这个操作。

caffe程序提供了一个计算均值的文件compute_image_mean.cpp，我们直接使用就可以了

# build/tools/compute_image_mean examples/myfile/img_train_lmdb examples/myfile/mean.binaryproto

compute_image_mean带两个参数，第一个参数是lmdb训练数据位置，第二个参数设定均值文件的名字及保存路径。
运行成功后，会在 examples/myfile/ 下面生成一个mean.binaryproto的均值文件。

四、创建模型并编写配置文件

模型就用程序自带的caffenet模型，位置在 models/bvlc_reference_caffenet/文件夹下, 将需要的两个配置文件，复制到myfile文件夹内

# cp models/bvlc_reference_caffenet/solver.prototxt examples/myfile/
# cp models/bvlc_reference_caffenet/train_val.prototxt examples/myfile/

修改其中的solver.prototxt

# sudo vi examples/myfile/solver.prototxt

 

net: "examples/myfile/train_val.prototxt"
test_iter: 2
test_interval: 50
base_lr: 0.001
lr_policy: "step"
gamma: 0.1
stepsize: 100
display: 20
max_iter: 500
momentum: 0.9
weight_decay: 0.005
solver_mode: GPU

 

100个测试数据，batch_size为50，因此test_iter设置为2，就能全cover了。在训练过程中，调整学习率，逐步变小。

修改train_val.protxt，只需要修改两个阶段的data层就可以了，其它可以不用管。

name: "CaffeNet"
layer {
  name: "data"
  type: "Data"
  top: "data"
  top: "label"
  include {
    phase: TRAIN
  }
  transform_param {
    mirror: true
    crop_size: 227
    mean_file: "examples/myfile/mean.binaryproto"
  }
  data_param {
    source: "examples/myfile/img_train_lmdb"
    batch_size: 16 // 这里注意修改为16
    backend: LMDB
  }
}
layer {
  name: "data"
  type: "Data"
  top: "data"
  top: "label"
  include {
    phase: TEST
  }
  transform_param {
    mirror: false
    crop_size: 227
    mean_file: "examples/myfile/mean.binaryproto"
  }
  data_param {
    source: "examples/myfile/img_test_lmdb"
    batch_size: 50
    backend: LMDB
  }
}

注意修改batch_size为16，不能是256

否则会出现Restarting data prefetching from start.一直重复出现

参考 [2] ，原因是

训练集太小了，于是我把batch_size改小了，从原来的256改成16，才OK了。

 

五、训练和测试

如果前面都没有问题，数据准备好了，配置文件也配置好了，这一步就比较简单了。

# sudo build/tools/caffe train -solver examples/myfile/solver.prototxt

运行时间和最后的精确度，会根据机器配置，参数设置的不同而不同。我的是gpu+cudnn运行500次，大约3分钟，精度为91%。

 

 总结一下，相当于用已有的网络架构在自己的训练集和测试集上进行测试，

网络架构比较难发明，所以暂时先不考虑怎么定义网络架构

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接下来会探究如何定义自己的网络，

 

以及如何使用训练好的模型来判断一张即时抓取的图片属于哪一类

 

未完待续

 

 

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感兴趣的同学可以去研究一下TFlearning和Pytorch，比Caffe以及TF更容易学懂（两者都是在TF的基础上的高级API）

 

参考文献：

[1] http://www.cnblogs.com/denny402/p/5083300.html

[2] http://blog.csdn.net/iambool/article/details/69526089