Ubuntu 18.04 Caffe环境配置与CIFAR10示例

在Ubuntu 18.04版本的Caffe环境搭建与使用教程中，我们首先了解到，自从Ubuntu 17.10之后，Caffe的环境集成到了系统中，不再需要用户手动编译和配置。直接通过官方提供的安装包或链接，如"Ubuntu18.04安装Caffe"和"Ubuntu18.04安装Caffe（简单快捷）"，可以快速安装预编译版本。 对于Caffe的具体操作，作者以CIFAR-10数据集的训练为例。CIFAR-10数据集可以通过apt-get命令安装Caffe CPU版本（`apt-get install caffe-cpu`）或CUDA版本（`apt-get install caffe-cuda`），但因为网络条件限制，作者建议使用命令行方式下载数据。原始的`get_cifar10.sh`脚本可能存在问题，因为用户自行编译Caffe后，CIFAR-10相关工具文件的位置可能发生了变化，原本在`examples/cifar10`下的文件可能不再适用。 作者发现`convert_cifar_data.bin`和`cifar10_train`这两个执行程序缺失，因此对`create_cifar10.sh`脚本进行了相应调整，主要是修改了两个程序的路径，将它们指向正确的目录。新的脚本内容确保了将CIFAR-10数据转换为LevelDB格式，并计算图像均值。 在实际操作中，用户需要先清理旧的数据库文件，然后使用`/usr/bin/convert_cifar_data`和`/usr/bin/compute_image_mean`这两个程序来完成数据转换和图像均值计算。这一步骤对于Caffe模型的训练至关重要，因为它准备好了用于训练的数据结构。 总结起来，这个教程主要介绍了在Ubuntu 18.04环境下安装和配置Caffe，以及如何处理CIFAR-10数据集以便于模型训练的过程。它强调了在自定义安装后的路径调整和脚本修改，这些都是在使用预编译版本Caffe时需要注意的关键点。