win10用caffe训练自己的数据

1、将数据按照种类放在不同的文件夹下，每个文件夹下新建一个bat文件，内容类似 dir/s/on/b>d:/train.txt 或者dir /b/s/p/w *.jpg > train.txt 标签必须从0开始

2、利用convert_imageset.exe生成对应的leveldb格式数据，注意参数和路径，参数部分可以查看conver_imageset.cpp文件中的定义。写一个convert_imageset.bat文件，来执行数据格式转换，文件内容如下：

...\Build\x64\Release\convert_imageset.exe --backend=leveldb --resize_width=64 --resize_height=64  ...\caffe\caffe\data\mydata ...caffe\caffe\data\mydata\train\train.txt ...\caffe\caffe\data\mydata\train_lmdb ...\Build\x64\Release\convert_imageset.exe --backend=leveldb --resize_width=64 --resize_height=64 ...\caffe\caffe\data\mydata\ ...\caffe\caffe\data\mydata\test\test.txt ...\caffe\caffe\data\mydata\test_lmdb
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3、计算均值并保存

编辑生成均值.bat同理，根据每个人存放的地址不同修改它。

4、创建模型并编写配置文件

模型用程序自带的caffenet模型，位置在 models/bvlc_reference_caffenet/文件夹下,caffe的模型一般有3个文件，train，solver，deploy。

solver是用来快速配置网络的，train里面是详细的网络架构。deploy用来推理的，所谓推理就是用训练完毕的caffemodel去预测（比如一张图片是否属于a）。

修改其中的solver.prototxt，最好改成绝对地址。

{注意事项：路径问题、CPUorGPU的选择。}

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