作者：佛山小程序員
原文：https://blog.csdn.net/weixin_44192923/article/details/86563313

第一步：

官網下載mnist數據http://yann.lecun.com/exdb/mnist/，共4個文件，解壓放到caffe-master\data\mnist下

最近開始整理python的資料，會陸續放到博客中存檔。找了幾個qq群，其中有一個群78486745。后面就沒怎么加群了，還是需要看官方文檔為主

第二步：

轉換成caffe需要的數據格此處轉換為 LMDB（cifar是轉換成 LEVELDB，可對比參考如何實現的） ，轉換格式需要用到caffe里的項目convert_mnist_data ，這個convert_mnist_data.exe程序是放在caffe-master\Build\x64\Release下，如果是用 debug生成的解決方案，則是在caffe-master\Build\x64\Debug下，這個在寫 bat文件的時候要注意更改相應的路徑。

在caffe-master\data\mnist下新建一個文本文檔，更改后綴為 .bat 在里面復制以下code：

…\Build\x64\Release\convert_mnist_data.exe …\data\mnist\train-images.idx3-ubyte …\data\mnist\train-labels.idx1-ubyte …\examples\mnist\mnist_train_lmdb

echo.

…\Build\x64\Release\convert_mnist_data.exe …\data\mnist\t10k-images.idx3-ubyte …\data\mnist\t10k-labels.idx1-ubyte …\examples\mnist\mnist_test_lmdb

pause

其實第一個路徑就是 exe文件所在路徑， 后面兩個就是數據所在路徑，最后一個是輸出文件路徑

保存后，雙擊運行

（PS：想轉換成LEVELDB格式的話，只需要在.bat文件中把 mnist_train_lmdb改成mnist_train_leveldb ，有兩處喔！ ）

第三步：

更改lenet_train_test.prototxt 和lenet_solver.prototxt文件，主要是改數據的路徑以及數據的格式（默認LMDB，若在第二步轉成了LEVELD的話，要改成LEVELDB ）

首先 lenet_train_test.prototxt改的有

source: "../../examples/mnist/mnist_train_lmdb"batch_size: 64backend: LMDBsource:"../../examples/mnist/mnist_test_lmdb"batch_size: 100backend: LMDB

lenet_solver.prototxt改的有

net:"…/…/examples/mnist/lenet_train_test.prototxt"

snapshot_prefix:"…/…/examples/mnist/lenet"

若用CPU在最后一行改成 CPU

第四步：

開始訓練，和之前我博客里cifar10一樣，有兩種方法，這里只介紹第一種方法，用批處理文件的方法（想知道第二種方法的請查看之前博客http://blog.csdn.net/u011995719/article/details/53998331）

在caffe-master\examples\mnist 下建立文本文檔，后綴改為 .bat 復制以下code:

…\Build\x64\Release\caffe.exe train–solver=…/…/examples/mnist/lenet_solver.prototxt

Pause

保存，雙擊運行，彈出命令窗，等待訓練結束，我的顯卡是 GTX 960M ，只需要1分07秒就迭代了10000次，準確率 0.9915（用了一臺i3的筆記本，cpu跑的，用了17分鐘！）

PS: 總結兩個遇到問題：

• 1轉換數據時候要確定轉換的是 LMDB還是LEVELDB，這個是在一開始轉換的時候設置的，一旦設置，在后面的train_test.prototxt文件中一定要對應的改過來，切記，切記。
• 2.Debug 和 Release ，這個是在VS2013中選擇的，具體有什么區別我不太清楚（百度了，說對使用問題不大），但是我們在調用例如 convert_mnist_data.exe 、compute_image_mean.exe等這些 應用程序時，要選擇路徑，一定要看清楚你生成的是在Debug文件夾（caffe-master\Build\x64\Debug）里還是在Release（caffe-master\Build\x64\Release）里，如果你生成的是在Debug里，而調用的時候是用路徑：. Build\x64\Release 的話，就會出現如下錯誤：

當然，可以在VS2013中分別 選擇 Debug和Release 進行生成，這樣就不用擔心第二個問題啦。

歡迎加群討論

總結

以上是生活随笔為你收集整理的【Python学习】 caffe-master 之 mnist 详解的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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