Turbot-DL入门教程篇-Caffe-cifar10实例
说明：
介绍如何在Turbot-DL上测试caffe的cifar10实例
介绍：
cifar10数据训练样本50000张，测试样本10000张，每张为32*32的彩色三通道图片，共分为10类。
步骤：
下载数据：
$ sudo sh data/cifar10/get_cifar10.sh
运行成功后，会在 data/cifar10/文件夹下生成一堆bin文件
转换数据格式为lmdb：
$ sudo sh examples/cifar10/create_cifar10.sh
转换成功后，会在 examples/cifar10/文件夹下生成两个文件夹
cifar10_train_lmdb和cifar10_test_lmdb, 里面的文件就是我们需要的文件。
为了节省时间，我们进行快速训练（train_quick)，训练分为两个阶段
第一个阶段（迭代4000次）调用配置文件cifar10_quick_solver.prototxt, 学习率（base_lr)为0.001
第二阶段（迭代1000次）调用配置文件cifar10_quick_solver_lr1.prototxt, 学习率(base_lr)为0.0001
前后两个配置文件就是学习率(base_lr)和最大迭代次数（max_iter)不一样，其它都是一样。
如果你对配置文件比较熟悉以后，实际上是可以将两个配置文件合二为一的，设置lr_policy为multistep就可以了。
base_lr: 0.001 momentum: 0.9 weight_decay: 0.004 lr_policy: "multistep" gamma: 0.1 stepvalue: 4000 stepvalue: 5000
运行例子：
$ sudo sh examples/cifar10/train_quick.sh
GPU+cudnn大约45秒左右，精度75%左右。
效果图：
问题：
问题1：没找到./build/examples/cifar10/convert_cifar_data.bin: not found
解决：在caffe根目录下
sudo mv examples/cifar10/convert_cifar_data.bin build/examples/cifar10/
问题2：没找到./build/tools/compute_image_mean: not found
解决：
sudo cp tools/compute_image_mean ./build/tools/
参考：
http://caffe.berkeleyvision.org/
http://www.cnblogs.com/denny402/p/5075490.html
- 本文固定链接: http://www.rosrobot.cn/?id=254
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