如何在我自己的数据集图像上测试 mnist答案

【问题标题】：how to test mnist on my own dataset images如何在我自己的数据集图像上测试 mnist
【发布时间】：2015-06-21 22:03:57
【问题描述】：

我正在尝试使用我自己的数字图像数据集来测试 mnist。
我为此编写了一个 python 脚本，但它给出了一个错误。错误在代码的第 16 行。实际上我无法发送图像进行测试。给我一些建议。提前致谢。

import numpy as np
import sys
import caffe
import matplotlib.pyplot as plt
import os

caffe_root = '../caffe-master/'
MODEL_FILE = './examples/mnist/lenet.prototxt'
PRETRAINED = './examples/mnist/lenet_iter_10000.caffemodel'
IMAGE_FILE = '/home/hemant/OpenCVProject/grey/img001-00001.png'#image path

input_image = caffe.io.load_image(IMAGE_FILE)

net = caffe.Net(MODEL_FILE, PRETRAINED,caffe.TEST)
caffe.set_mode_cpu()
out = net.forward([input_image])
print out['prob']

【问题讨论】：

标签： python opencv neural-network deep-learning caffe

【解决方案1】：

为什么不使用python包装类Classifier？

net = caffe.Classifier( MODEL_FILE, PRETRAINED )
net.predict( [input_image], oversmaple=False )

我不是 100% 确定，但我认为 LeNeT 模型需要灰度图像，您可能需要读取图像

input_image = caffe.io.load_image(IMAGE_FILE, color=False)

【讨论】：

【解决方案2】：

import caffe
import os

model_file = '../examples/mnist/lenet.prototxt'
pretrained_file = '../examples/mnist/lenet_iter_10000.caffemodel'
net = caffe.Classifier(model_file, pretrained_file, image_dims=(28, 28), raw_scale=255)
score = net.predict([caffe.io.load_image('img/1.bmp', color=False)], oversample=False)
print score

这段代码对我有用，输出是这样的：

...
[[ 0.  0.  1.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.]]

【讨论】：