caffe的python接口之手写数字识别mnist实例

让我们来详细讲解 "caffe的python接口之手写数字识别mnist实例"的完整攻略。

什么是caffe?

Caffe是一个开源的深度学习框架，贡献者和用户包括学术研究领域和工业界。它由ajtai在加州大学伯克利分校开发，这是一个以模块化方式处理深度神经网络的框架。

手写数字识别mnist实例

1.准备数据

首先，我们需要准备手写数字的图像和相应的标签。我们可以从MNIST数据集中获取到这些数据。我们需要下载以下4个文件：

• train-images-idx3-ubyte.gz
• train-labels-idx1-ubyte.gz
• t10k-images-idx3-ubyte.gz
• t10k-labels-idx1-ubyte.gz

然后，我们需要将这些文件解压缩并将其转换为LMDB格式。这可以使用Caffe的工具箱中的“convert_mnist_data”脚本来完成，如下所示：

$CAFFE_ROOT/examples/mnist/create_mnist.sh

2.定义网络结构

在这一步中，我们需要定义一个包含以下三个层的网络：

• 数据层（数据输入层）：数据层必须指定输入数据的形状和批次大小。
• 卷积层：卷积层可以从输入中提取特征。
• 全连接层：将卷积层中提取的特征连接起来，生成输出。

这个网络的定义可以在prototxt中完成，结构如下：

name: "mnist"
layer {
  name: "mnist"
  type: "Data"
  top: "data"
  top: "label"
  include {
    phase: TRAIN
  }
  transform_param {
    scale: 0.00390625
  }
  data_param {
    source: "examples/mnist/mnist_train_lmdb"
    batch_size: 64
    backend: LMDB
  }
}
layer {
  name: "mnist"
  type: "Data"
  top: "data"
  top: "label"
  include {
    phase: TEST
  }
  transform_param {
    scale: 0.00390625
  }
  data_param {
    source: "examples/mnist/mnist_test_lmdb"
    batch_size: 100
    backend: LMDB
  }
}
layer {
  name: "conv1"
  type: "Convolution"
  bottom: "data"
  top: "conv1"
  convolution_param {
    num_output: 20
    kernel_size: 5
    stride: 1
  }
}
layer {
  name: "pool1"
  type: "Pooling"
  bottom: "conv1"
  top: "pool1"
  pooling_param {
    pool: MAX
    kernel_size: 2
    stride: 2
  }
}
layer {
  name: "conv2"
  type: "Convolution"
  bottom: "pool1"
  top: "conv2"
  convolution_param {
    num_output: 50
    kernel_size: 5
    stride: 1
  }
}
layer {
  name: "pool2"
  type: "Pooling"
  bottom: "conv2"
  top: "pool2"
  pooling_param {
    pool: MAX
    kernel_size: 2
    stride: 2
  }
}
layer {
  name: "ip1"
  type: "InnerProduct"
  bottom: "pool2"
  top: "ip1"
  inner_product_param {
    num_output: 500
  }
}
layer {
  name: "relu1"
  type: "ReLU"
  bottom: "ip1"
  top: "ip1"
}
layer {
  name: "ip2"
  type: "InnerProduct"
  bottom: "ip1"
  top: "ip2"
  inner_product_param {
    num_output: 10
  }
}
layer {
  name: "loss"
  type: "SoftmaxWithLoss"
  bottom: "ip2"
  bottom: "label"
  top: "loss"
}

3.训练模型

现在，我们已经准备好了训练数据和定义好了网络结构。我们使用以下命令来开始训练模型：

$CAFFE_ROOT/tools/caffe train \
  --solver=examples/mnist/lenet_solver.prototxt

这将以假名为“mnist”的模型作为起始点开始训练

4.测试模型

在训练完成后，我们可以使用以下命令来测试模型：

$CAFFE_ROOT/examples/mnist/test_lenet.sh

以下是输出样例：

=====> Testing on test set
I1022 16:06:59.720065 16914 caffe.cpp:321] Batch 1, accuracy = 0.98
I1022 16:06:59.720387 16914 caffe.cpp:321] Batch 2, accuracy = 1
I1022 16:06:59.720425 16914 caffe.cpp:321] Batch 3, accuracy = 0.99
...
I1022 16:06:59.799845 16914 caffe.cpp:329] Test accuracy: 0.992143

在输出中，我们可以看到测试的精度为0.992143。

示例说明

示例1

我们可以使用“caffe”中提供的Python接口来访问和修改网络权重。例如，我们可以使用以下代码来访问和修改某个卷积层中的权重：

from caffe.proto import caffe_pb2
from google.protobuf import text_format
import numpy as np

net = caffe_pb2.NetParameter()
with open("/path/to/caffe/model.prototxt") as f:
    text_format.Merge(f.read(), net)

# 获取一个卷积层
conv_layer = None
for layer in net.layer:
    if layer.type == "Convolution":
        conv_layer = layer
        break

# 获取卷积层的权重参数并修改
weights = np.array(conv_layer.blobs[0].data)
biases = np.array(conv_layer.blobs[1].data)
...

示例2

另一个示例是如何使用Caffe Python接口加载图像和标签数据。例如，以下代码可以将一个batch的图像加载到numpy数组中：

import caffe
import numpy as np

# 加载网络和LMDB
net = caffe.Net('/path/to/caffe/model.prototxt', '/path/to/caffe/model.caffemodel', caffe.TEST)
lmdb_env = lmdb.open('/path/to/caffe/lmdb', readonly=True)
lmdb_txn = lmdb_env.begin()
lmdb_cursor = lmdb_txn.cursor()

# 获取数据
datum = caffe.proto.caffe_pb2.Datum()

batch_size = net.blobs['data'].data.shape[0]
data = np.zeros((batch_size,3,224,224), dtype=np.float32)

for idx, (key, value) in enumerate(lmdb_cursor):
    datum.ParseFromString(value)
    image = np.fromstring(datum.data, dtype=np.uint8)
    image = image.reshape(datum.channels, datum.height, datum.width)
    image = image.astype(np.float32)
    image = image / 255.0
    data[idx % batch_size] = image

    if idx % batch_size == batch_size - 1:
        # 将数据加载到网络中
        net.blobs['data'].data[...] = data
        # 执行一次前向传播
        output = net.forward()

总结：

以上就是手写数字识别mnist的caffe实例攻略，包含了准备数据、定义网络结构、训练模型和测试模型等内容。并且给出了两个使用caffe Python接口的示例。希望这个攻略能够对刚接触Caffe的同学有所帮助。