【深度学习】使用Caffe在Linux上训练Mnist数据集 (caffe linux mnist)
深度学习作为一种新型技术，在近年来迅速发展，在许多领域中已经取得了巨大的成功。具体而言，深度学习在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域中都已经生成了非常出色的成果，人们已经开始将它作为区分与传统机器学习的重要手段。
为了能够更好地理解深度学习，我们可以使用Caffe来进行深度学习的实践操作。Caffe是一种开源的深度学习框架，由贾扬清教授领导的伯克利实验室开发，其以高效、灵活等优点受到了广泛的推崇。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Caffe在Linux上进行Mnist数据集的训练。
我们需要准备Mnist数据集。Mnist数据集是一种包含了6万张手写数字图片和1万张测试图片的数据集，在计算机视觉领域中被广泛使用。我们可以从官方网站上下载这个数据集，并且进行一些基本预处理操作，比如将图像大小缩放到28×28像素，将像素值归一化等。
接下来，我们需要安装Caffe。Caffe支持在Linux、Windows、Mac OS X等操作系统下运行，这里我们以Linux为例。我们需要先安装一些依赖项，然后运行命令进行安装即可。具体步骤如下：
1. 安装基本依赖项：
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sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler
sudo apt-get install –no-install-recommends libboost-all-dev
“`
2. 下载Caffe源代码：
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git clone https://github.com/BVLC/caffe.git
“`
3. 编译Caffe：
“`
cd caffe
cp Makefile.config.example Makefile.config
“`
此时，您需要编辑Makefile.config文件，根据本机情况修改其中的一些路径信息和功能选项。将`# CPU_ON := 1`修改为`CPU_ON := 1`，表示只使用CPU进行计算；将`# USE_CUDNN := 1`修改为`USE_CUDNN := 0`，表示不使用CUDNN等GPU加速库。
运行`make all`命令进行编译。
4. 安装Python接口：
“`
make pycaffe
“`
至此，Caffe已经安装完成了。
接下来，我们需要编写训练脚本。Caffe提供了许多示例脚本供我们参考，这里我们以`examples/mnist/lenet_trn_test.prototxt`为例进行训练。我们需要在该文件中设置一些参数，包括学习率、学习次数、批大小、权重初始化方法等等。具体而言，我们修改如下参数：
“`
trn_net: “examples/mnist/lenet_trn_test.prototxt”
test_net: “examples/mnist/lenet_trn_test.prototxt”
test_iter: 100
test_interval: 500
base_lr: 0.01
lr_policy: “step”
gamma: 0.1
stepsize: 10000
display: 100
max_iter: 100000
momentum: 0.9
weight_decay: 0.0005
snapshot: 5000
snapshot_prefix: “examples/mnist/lenet”
“`
其中，`base_lr`表示学习率，`max_iter`表示更大训练次数，`snapshot`表示训练过程中每隔多少次保存一次训练结果。
完成这些设置之后，我们可以运行以下命令进行训练：
“`
./build/tools/caffe trn –solver=examples/mnist/lenet_solver.prototxt
“`
这个命令会在终端中输出训练过程中的一些信息，包括当前训练次数、训练误差、测试误差等等。我们可以在训练结束后查看训练结果，比如模型参数、训练曲线等等。
到此，我们已经成功地使用Caffe在Linux上完成了Mnist数据集的训练。当然，这只是深度学习的一个小小入门，我们需要不断地探索和学习，才能真正掌握深度学习的精髓。
