• caffe linux下面的调试mnist遇到的问题


    搭建环境参考

    http://blog.csdn.net/ubunfans/article/details/47724341

    这个教程基本是正确的。

    补充一点就是

    make all -j4  

    之后,在build/bin/下面会生成很多*.bin文件,就证明编译成功。

    下面是运行mnist,执行到create_mnist.sh这一步的时候遇见了一个问题

    ./create_mnist.sh: 17: ./create_mnist.sh: build/examples/mnist/convert_mnist_data.bin: not found

    这个要变换目录才可以

    注意:新版caffe都需要从根目录上执行,不然可能会遇到这个错误

    ubuntu@ubuntu-PC:~/work/caffe-master$ cp examples/mnist/create_mnist.sh ./
    ubuntu@ubuntu-PC:~/work/caffe-master$ ./create_mnist.sh 

    看看官方给的教程

    cd $CAFFE_ROOT
    ./data/mnist/get_mnist.sh
    ./examples/mnist/create_mnist.sh

    直接根据官方的教程来配置算了

    http://caffe.berkeleyvision.org/gathered/examples/mnist.html

    结尾也就是官方自己的数据测试完,得到一个99%的准确度,然后就完了(很多博客也是这样就结束了),就大功告成!#$%%%%*& what the fu*k!!!!

    不用自己那点数据来测一下吗??

    那好吧,我来续命....

    可以用python,也可以用c++自己调用classification.bin

    如果不动用法,直接

    ./build/examples/cpp_classification/classification.bin

    会提示你使用方法的

    python:

        import os    
        import sys    
        import numpy as np    
        import matplotlib.pyplot as plt    
        caffe_root = '/home/vr/Documents/Caffe/setup/caffe-master/'    
        sys.path.insert(0, caffe_root + 'python')    
        import caffe    
        MODEL_FILE = '/home/vr/Documents/Caffe/setup/caffe-master/examples/mnist/lenet.prototxt'    
        PRETRAINED = '/home/vr/Documents/Caffe/setup/caffe-master/examples/mnist/lenet_iter_10000.caffemodel'    
        IMAGE_FILE = '/home/vr/Documents/Caffe/setup/caffe-master/examples/mnist/test/0012.jpg'    
          
        input_image=caffe.io.load_image(IMAGE_FILE,color=False)  
        #print input_image  
        net = caffe.Classifier(MODEL_FILE, PRETRAINED)   
          
        prediction=net.predict([input_image])   
        caffe.set_mode_cpu()  
        print 'predicted class:', prediction[0].argmax()   

    .sh脚本调用

    ./build/examples/cpp_classification/classification.bin 
    examples/mnist/classificat_net.prototxt 
    examples/mnist/lenet_iter_10000.caffemodel 
    examples/mnist/mean.binaryproto examples/mnist/label.txt 
    examples/mnist/0.png

    什么???参数太多?

    可以,直接改classification.cpp文件

    重新编译classification.bin

    遇到新问题了,执行classification.bin的时候找不到库!so库!

    ./build/tools/caffe: error while loading shared libraries: libcaffe.so.1.0.0-rc5: cannot open shared object file: No such file or directory

    参考https://github.com/BVLC/caffe/issues/1463
    里面有一个解决方法说的是要把库(或者库的软链接)拷到 /usr/lib/x86_64-linux-gnu/目录下

    sudo cp distribute/bin/libcaffe.so.1.0.0-rc5 /usr/lib/x86_64-linux-gnu/

    果然运行正常了。

    (未完,待续)

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