python caffe使用,
本文主要介绍caffe的python接口生成配置文件学习。有需要的朋友可以借鉴一下。希望能有所帮助。祝大家进步很大，早日升职加薪。
00-1010简介：如何编写配置文件并将其转换为LMDB文件
目录
Caffe是用C语言写的，可能很多人不熟悉，所以想用更简单的脚本语言实现。Caffe提供matlab接口和python接口。这两种语言都非常简单，容易形象化，学习速度更快，理解更深。
半年前，我在学习caffe的时候，为了加深理解，写了一篇随笔，有一系列的CAFFE学习文章。半年后，很多人问了一些关于python接口和可视化的问题。现在有了一些空余时间，我再写一些随笔，大家一起学习。一些重复的内容我就不多说了，有兴趣的可以动起来：
如何配置CAFFE的python接口？
如何将图片转换成LMDB文件？
如何计算训练数据的平均档？
这些操作都是训练前的预处理操作，不管用什么界面都要用。
引言
首先，我们需要掌握的是如何写一个配置文件，通过下面的代码来学习：
# -*-编码： utf-8 -*-
Spyder编辑器
从caffe导入层作为L，参数作为P，到_proto
Path=/home/xxx/data/ #保存数据和配置文件的路径
Train_LMDB=path train_db #训练数据的LMDB文件的位置
Val_LMDB=path val_db #验证数据LMDB文件的位置
mean _ file=path mean . binary proto # mean文件的位置
train _ proto=path train . proto txt #生成的训练配置文件保存的位置。
Val_proto=path val.prototxt #保存生成的身份验证配置文件的位置
#编写一个函数来生成网络
def create_net(lmdb，batch_size，include_acc=False):
#创建第一层：数据层。两种类型的数据向上传输：图片数据和相应的标签。
数据，标签=L.Data(source=lmdb，backend=P.Data.LMDB，batch_size=batch_size，ntop=2，
transform _ param=dict(crop _ size=40，mean _file=均值_ file，mirror=True))
#创建第二个房子：卷积层
conv1=L .卷积(data，kernel_size=5，stride=1，num_output=16，pad=2，weight _ filler=dict(type= Xavier ))
#创建激活功能层
relu1=L.ReLU(conv1，in_place=True)
#创建一个池层
pool1=L.Pooling(relu1，pool=P.Pooling.MAX，kernel_size=3，stride=2)
conv2=L .卷积(pool1，kernel_size=3，stride=1，num_output=32，pad=1，weight _ filler=dict(type= Xavier ))
relu2=L.ReLU(conv2，in_place=True)
pool2=L.Pooling(relu2，pool=P.Pooling.MAX，kernel_size=3，stride=2)
#创建一个完全连接的层
fc3=L.InnerProduct(pool2，num_output=1024，weight _ filler=dict(type= Xavier ))
relu3=L.ReLU(fc3，in_place=True)
#创建一个辍学层
drop3=L.Dropout(relu3，in_place=True)
fc4=L.InnerProduct(drop3，num_output=10，weight _ filler=dict(type= Xavier ))
#创建一个softmax层
loss=L.SoftmaxWit
hLoss(fc4, label)
if include_acc: #在训练阶段，不需要accuracy层，但是在验证阶段，是需要的
acc = L.Accuracy(fc4, label)
return to_proto(loss, acc)
else:
return to_proto(loss)
def write_net():
#将以上的设置写入到prototxt文件
with open(train_proto, w) as f:
f.write(str(create_net(train_lmdb,batch_size=64)))
#写入配置文件
with open(val_proto, w) as f:
f.write(str(create_net(val_lmdb,batch_size=32, include_acc=True)))
if __name__ == __main__:
write_net()
通过上面这个文件的执行，我们就会得到两个配置文件：train.prototxt和val.prototxt，分别用于训练阶段和验证阶段。
图片转换成LMDB文件
这种方式生成配置文件，必须有个前提，就是要先把原始图片转换成LMDB文件才行。如果我们已经把原始图片做成了一个列表清单（txt文件，一行一张图片），则可以不用LMDB格式作为输入数据，可以用ImageData作为数据源输入，代码如下：
# -*- coding: utf-8 -*-
即第一层由原来的Data类型，变成了ImageData类型，不需要LMDB文件和均值文件，但需要一个txt文件。
以上就是caffe的python接口生成配置文件学习的详细内容，更多关于caffe python接口生成配置文件的资料请关注盛行IT软件开发工作室其它相关文章！
郑重声明：本文由网友发布，不代表盛行IT的观点，版权归原作者所有，仅为传播更多信息之目的，如有侵权请联系，我们将第一时间修改或删除，多谢。