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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!

(未完,待续)

 

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