【caffe-Windows】cifar实例编译之model的使用
本文讲解如何对网上下载的一个图片利用训练好的cifar模型进行分类
第一步
上一篇文章训练好以后会得到两个文件
从网上查阅资料解释来看,第一个caffemodel是训练完毕得到的模型参数文件,第二个solverstate是训练中断以后,可以用此文件从中断地方继续训练(具体使用方法目前尚未测试)
caffemodel的百度云地址:链接:http://pan.baidu.com/s/1sl6nPXb 密码:omow
第二步
新建一个代表cifar10数据标签txt文件,放在examples下的cifar10文件夹内,本文采用名称为synset_words的txt文件,内容如下:
从网上随便下载一个图片,但是注意,最好是cifar里面包含的种类,当然也可以下载其他的,不过分类得到的标签肯定不对,因为训练得到的模型不包含此种类。
比如我下载了一只猫:
第三步
classification.exe E:\caffeDEV1\caffe-windows\examples\cifar10\cifar10_quick.prototxt E:\caffeDEV1\caffe-windows\examples\cifar10\cifar10_quick_iter_4000.caffemodel.h5 E:\caffeDEV1\caffe-windows\examples\cifar10\mean.binaryproto E:\caffeDEV1\caffe-windows\examples\cifar10\synset_words.txt E:\caffeDEV1\caffe-windows\examples\cifar10\dog.jpg
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如果你建立在其他地方,请注意你的路径。bat的格式为XX/XX/classification.exe xx/xx/网络结构(cifar10_quick.prototxt) XX/XX/训练好的模型(.caffemodel.h5) XX/XX/均值文件 XX/XX/下载的图片(XX/XX代表路径 )
第四步
![](/assets/blank.gif)
第五步
.\Build\x64\Release\caffe.exe test --model=examples/cifar10/cifar10_quick_train_test.prototxt -weights=examples/cifar10/cifar10_quick_iter_4000.caffemodel.h5 -gpu=0
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【PS】注意,如果出现“cannot use GPU in CPU-only caffe :check mode.check failure stack trace.”问题,去掉后面的-gpu=0即可,代表使用CPU测试。
运行之后效果如下:
.\Build\x64\Release\caffe.exe test --model=examples/cifar10/cifar10_quick_train_test.prototxt -weights=examples/cifar10/cifar10_quick_iter_4000.caffemodel.h5 -gpu=0 -iterations=100
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