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Caffe数据可视化环境python接口配置教程示例

  • Post category:Python

下面是关于Caffe数据可视化环境python接口配置教程的详细攻略。在本篇攻略中，我们将会涉及到以下几个主要的部分：

  1. 确保安装了必要的软件和库
  2. 下载Caffe源码文件
  3. 编译配置Caffe
  4. 安装pycaffe
  5. 设置PYTHONPATH环境变量
  6. 示例说明

下面我们对每个部分进行详细阐述。

1. 确保安装了必要的软件和库

在开始配置之前，我们需要确保我们已经安装了以下软件和库：

  • python 2.7.x
  • numpy
  • matplotlib
  • boost
  • glog
  • gflags
  • protobuf

可以通过以下命令在Ubuntu上进行安装：

sudo apt-get install python-numpy python-matplotlib \
libboost-all-dev libgflags-dev libprotobuf-dev protobuf-compiler libglog-dev

2. 下载Caffe源码文件

在开始配置Caffe之前，我们需要下载它的源码文件。可以通过以下命令进行克隆：

git clone https://github.com/BVLC/caffe.git

3. 编译配置Caffe

进入caffe目录，执行make命令进行编译。具体命令如下：

cd caffe
cp Makefile.config.example Makefile.config
make all
make test
make runtest
make pycaffe

其中，Makefile.config.example是Makefile的配置文件，我们需要根据自己的情况进行配置。例如，如果我们要使用CPU进行训练，可以将USE_CUDNN := 1改成USE_CUDNN := 0。

4. 安装pycaffe

执行make pycaffe编译后，我们就可以在./python/caffe目录下找到pycaffe.py文件。将该文件拷贝到Python的site-packages目录中，即可使用pycaffe。

cp ./python/caffe/pycaffe.py /usr/lib/python2.7/dist-packages/

5. 设置PYTHONPATH环境变量

为了方便使用pycaffe，我们需要设置PYTHONPATH环境变量。执行如下命令：

export PYTHONPATH=/path/to/caffe/python:$PYTHONPATH

其中，/path/to/caffe是Caffe的根目录所在的路径。

6. 示例说明

下面我们通过两个示例来说明如何使用caffe/python接口进行数据可视化。

示例1：MNIST数据集可视化

在Caffe中已经提供了MNIST数据集的示例，我们可以使用该示例来进行可视化。

首先，我们需要下载MNIST数据集。可以通过以下命令进行下载：

./data/mnist/get_mnist.sh

之后，我们可以执行以下脚本来将MNIST数据集转化为NumPy数组：

from caffe.proto import caffe_pb2
import lmdb
import numpy as np
import sys

db_name = sys.argv[1]
lmdb_env = lmdb.open(db_name)
lmdb_txn = lmdb_env.begin()
lmdb_cursor = lmdb_txn.cursor()
datum = caffe_pb2.Datum()

data = []
labels = []

for key, value in lmdb_cursor:
    datum.ParseFromString(value)
    label = datum.label
    image = np.array(datum.float_data)
    image = image.reshape(datum.channels, datum.height, datum.width)
    data.append(image)
    labels.append(label)

X = np.array(data)
y = np.array(labels)

最后，我们可以使用matplotlib来可视化MNIST数据集中的一个样本图像：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.imshow(X[0][0], cmap=plt.get_cmap('gray'))
plt.show()

示例2：CIFAR-10数据集可视化

同样，我们也可以使用CIFAR-10数据集来进行可视化。CIFAR-10数据集可以通过以下命令进行下载：

./data/cifar10/get_cifar10.sh

与MNIST数据集类似，我们可以编写一个脚本来将CIFAR-10数据集转化为NumPy数组：

import caffe
import numpy as np

TRAIN_MEAN_FILE = 'data/cifar10/mean.binaryproto'
TRAIN_LMDB = 'data/cifar10/train_lmdb'
TEST_LMDB = 'data/cifar10/test_lmdb'

def load_lmdb(db_name):
    lmdb_env = lmdb.open(db_name)
    lmdb_txn = lmdb_env.begin()
    lmdb_cursor = lmdb_txn.cursor()
    datum = caffe.proto.caffe_pb2.Datum()

    data = []
    labels = []

    for key, value in lmdb_cursor:
        datum.ParseFromString(value)
        label = datum.label
        image = np.array(caffe.io.datum_to_array(datum)).astype(np.uint8)
        data.append(image)
        labels.append(label)

    return np.array(data), np.array(labels)

def load_mean():
    mean_blob = caffe.proto.caffe_pb2.BlobProto()
    with open(TRAIN_MEAN_FILE, 'rb') as f:
        mean_blob.ParseFromString(f.read())
    mean_data = np.asarray(mean_blob.data, dtype=np.float32).reshape(mean_blob.channels, mean_blob.height, mean_blob.width)
    return np.transpose(mean_data, (1, 2, 0))

X_train, y_train = load_lmdb(TRAIN_LMDB)
X_test, y_test = load_lmdb(TEST_LMDB)
mean_image = load_mean()

X_train = X_train.astype(np.float32)
X_test = X_test.astype(np.float32)
mean_image = mean_image.astype(np.float32)

X_train -= mean_image
X_test -= mean_image

X_train = X_train.transpose((0, 3, 1, 2))
X_test = X_test.transpose((0, 3, 1, 2))

之后，我们可以使用pyplot.imshow()函数来可视化CIFAR-10数据集中的一个样本图像：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.imshow(np.transpose(X_train[0], (1, 2, 0)), interpolation='nearest')
plt.show()

通过以上示例，我们可以看到如何使用Caffe的Python接口来进行数据可视化。如有不清楚的地方，可以参考Caffe官方文档或者其他教程进行学习。

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