默默的点滴

caffe程序自带有一张小猫图片，存放路径为caffe根目录下的examples/images/cat.jpg, 如果我们想用一个训练好的caffemodel来对这张图片进行分类，那该怎么办呢？ 如果不用这张小猫图片，换一张别的图片，又该怎么办呢？如果学会了小猫图片的分类，那么换成其它图片，程序实际上是一样的。

开发caffe的贾大牛团队，利用imagenet图片和caffenet模型训练好了一个caffemodel,供大家下载。要进行图片的分类，这个caffemodel是最好不过的了。所以，不管是用C++来进行分类，还是用python接口来分类，我们都应该准备这样三个文件：

1. caffemodel文件

可以直接在浏览器里输入地址下载，也可以运行脚本文件下载。下载地址：http://dl.caffe.berkeleyvision.org/bvlc_reference_caffenet.caffemodel

文件名称为：bvlc_reference_caffenet.caffemodel，文件大小为230M左右，为了代码的统一，将这个caffemodel文件下载到caffe根目录下的models/bvlc_reference_caffenet/文件夹下面。也可以运行脚本文件进行下载：

2. 均值文件
有了caffemodel文件，就需要对应的均值文件，在测试阶段，需要把测试数据减去均值。这个文件我们用脚本来下载，在caffe根目录下执行：

执行并下载后，均值文件放在 data/ilsvrc12/ 文件夹里。

3. synset_words.txt文件

在调用脚本文件下载均值的时候，这个文件也一并下载好了。里面放的是1000个类的名称。

数据准备好了，我们就可以开始分类了，我们给大家提供两个版本的分类方法：

一. C++方法

在caffe根目录下的examples/cpp-classification/文件夹下面，有个classification.cpp文件，就是用来分类的。当然编译后，放在/build/examples/cpp_classification/下面

我们就直接运行命令：

命令很长，用了很多的\符号来换行。可以看出，从第二行开始就是参数，每行一个，共需要4个参数

运行成功后，输出top-5结果：

即有0.3134的概率为tabby cat, 有0.2380的概率为tiger cat ......

二. python方法

python接口可以使用jupyter notebook来进行可视化操作，因此推荐使用这种方法。

在这里我就不用可视化了，编写一个py文件，命名为py-classify.py

对于macOS Sierra (10.12.3)来说，需要设置python环境，(参考源代码中的python/requirements.txt),如下：

执行这个文件，输出：

caffe开发团队实际上也编写了一个python版本的分类文件，路径为 python/classify.py

运行这个文件必需两个参数，一个输入图片文件，一个输出结果文件。而且运行必须在python目录下。假设当前目录是caffe根目录，则运行：

分类的结果保存为当前目录下的result.npy文件里面，是看不见的。而且这个文件有错误，运行的时候，会提示

的错误。因此，要使用这个文件，我们还得进行修改：

1.修改均值计算：

定位到

这一行，在下面加上一行：

则可以解决报错的问题。

2.修改文件，使得结果显示在命令行下：

定位到

这个地方，在后面加上几行，如下所示：

就样就可以了。运行不会报错，而且结果会显示在命令行下面。

参考链接

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Caffe学习系列(20)：用训练好的caffemodel来进行分类