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1、1.1caffe产生提出了一个很好的概率框架来表达人的行为但是因为图像上提取的特征比较弱，可以外推的结果比较有限。NVIDIA赠送GPU贾扬清第1页/共15页1.2Caffe的特点上手快跨平台社区好开放性速度快第2页/共15页2.1硬件配置与操作系统处理器：Intel(R)Core(TM)i5-3230M CPU 2.60GHz 内存：4GB 操作系统：Ubuntu14.04 64bit磁盘：安装磁盘空间为100GB第3页/共15页2.2依赖库与工具依赖包：lprotobuf leveldb snappy opencv hdf5-serial protobuf-compiler boost工具
2、：google-glog、google-gflag、git第4页/共15页2.3 核心软件的安装lmdbOpenCVCaffegit clone第5页/共15页3.1 mnist数据集手写数字图片60000张训练库图片10000张测试库图片./get_mnist.sh第6页/共15页3.2mnist数据集的格式转换第7页/共15页3.3全局参数配置（lenet_solver.prototxt）第8页/共15页3.4 LeNet网络（lenet_train_test.prototxt）layer name:mnist type:Data transform_param scale:0.00390
3、625 data_param source:mnist_train_lmdb backend:LMDB batch_size:64 top:data top:labellayer name:conv1 type:Convolution param lr_mult:1 param lr_mult:2 convolution_param num_output:20 kernel_size:5 stride:1 weight_filler type:xavier bias_filler type:constant bottom:data top:conv1第9页/共15页3.5 训练与测试I0614
4、 00:40:08.291082 7064 sgd_solver.cpp:106 Iteration 100,lr=0.00992565I0614 00:40:17.023165 7064 solver.cpp:228 Iteration 200,loss=0.143513I0614 00:40:17.023233 7064 solver.cpp:244 Train net output#0:loss=0.143513(*1=0.143513 loss)I0614 00:40:17.023252 7064 sgd_solver.cpp:106 Iteration 200,lr=0.009852
5、58I0614 00:40:25.631428 7064 solver.cpp:228 Iteration 300,loss=0.162749I0614 00:40:25.631542 7064 solver.cpp:244 Train net output#0:loss=0.162749(*1=0.162749 loss)I0614 00:40:25.631561 7064 sgd_solver.cpp:106 Iteration 300,lr=0.00978075I0614 00:40:34.705716 7064 solver.cpp:228 Iteration 400,loss=0.0
6、588523I0614 00:40:34.705777 7064 solver.cpp:244 Train net output#0:loss=0.0588523(*1=0.0588523 loss)mnist训练时间约20min第10页/共15页4 caffe的应用实例识别一张动物图片采用已训练好模型：ImageNet d o g测试对象：Model Zoo第11页/共15页测试结果：博美犬威尔士柯基犬碟耳长毛玩赏小狗吉娃娃（一种产于墨西哥的狗）第12页/共15页未成功安装GPU驱动程序，模型的训练是通过CPU进行运算未深入研究caffe所应用到的深度学习网络模型未研究深度学习相关数学知识以及caffe源代码5 小结基本完成caffe运行环境搭建成功训练了mnist模型准确识别出图像第13页/共15页谢谢！深度学习框架caffe的介绍第14页/共15页感谢您的观看！第15页/共15页