caffe如何使用,caffe 教程
主要参考https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd
获取SSD的代码。下载后有一个caffe文件夹Git clone https://github.com/weiliu89/caffe.gitcd caffe Git check out SSD。进入下载的caffe目录。复制配置文件CD Caffe CP makefile . config . example makefile . config来编译Caffe。
Make-J8//-J16根据本机的处理器配置，16表示16核处理器。make py caffe-J8 make test-J8 maker untest-J8(此步骤不需要)下载预训练模型链接：link:https://pan.baidu.com/s/1o9c0GGU密码：fucx，放在caffe/models/VGGNet/目录下。
下载VOC2007和VOC2012数据集，放在/caffe/data下，解压。
CD data wget http://host . robots . ox . AC . uk/Pascal/VOC/VOC 2012/VOC train val _ 2012年5月11日。鞑靼-xvf voctrainval _ 2012年5月11日。tartar-xvf voctrainval _ 06-2007年11月。Tar将图片转换成LMDB文件用于训练，并且
激光唱片.CD咖啡。/data/VOC 0712/create _ list . sh ./data/VOC 0712/create _ data . sh培训模型
在下载的caffe根目录下执行以下命令训练。有好几个。examples/ssd下的py文件，训练需要很长时间。
python实例实验结果/SSD/SSD _ Pascal.py
(1)在图片测试集上测试。
python examples/SSD/score _ SSD _ Pascal . py2)在视频上进行了测试
python Examples/SSD/SSD _ Pascal _ video . py3)在相机上测试。
python示例/SSD/SSD _ Pascal _ web cam . py报错问题解决以及填坑笔记：
1. 报错：no module named caffe等错误
这是因为caffe的Python环境变量没有配置好，解决方法如下：
确保首先重新制作pycaffe，然后将python的路径配置到环境变量中。
制作pycaffe -j8
vim ~/。没有则创建
添加导出PYTHONPATH=/SSD目录/caffe/python。
来源~/。没有则创建
2. 配置SSD-caffe测试时出现“Check failed: error == cudaSuccess (10 vs. 0) invalid device ordinal”解决
运行python examples/SSD/SSD _ Pascal . py时出错
解决方法：这是GPU数量不匹配造成的。如果我们自己训练数据，那么只需要把solver.prototxt文件中的device_id项改成自己的GPU块数，一个块是0，两个块是1，以此类推。
但是SSD配置的例子是将训练语句集成到一个python文件ssd_pascal.py中，所以这段代码需要修改。相关训练方法请参考转载博文：http://blog.csdn.net/xunan003/article/details/78427446。
解决方法：将ssd_pascal.py第332行GPU= 0，1，2，3 的GPU选择改为GPU= 0 ，删除后面的1，2，3。再训练就是了。
当然，由于博主只有一个GPU，电脑运行内存有限，所以需要将ssd_pascal.py文件中batch_size=32的337行和accum_batch_size=32的338行的大小翻倍，即改变批处理大小，否则会出现“检查失败：错误==cudas access(2vs . 0)无效……”。
3. 配置SSD-caffe出现“ AttributeError: ‘module’ object has no attribute ‘LabelMap’”解决
这是因为caffe的Python环境变量没有配置好，解决方法如下：
vim ~/。没有则创建
添加导出PYTHONPATH=/SSD目录/caffe/python。
来源~/。没有则创建
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