From 8539bc3d50a49ca596eb024328a7583db411c6d9 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: ThomasAtlantis <1138670081@qq.com> Date: Tue, 31 Dec 2019 07:41:17 +0800 Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?=E6=9B=B4=E6=96=B0=E4=BD=BF=E7=94=A8=E8=AF=B4?= =?UTF-8?q?=E6=98=8E=E5=92=8C=E7=9B=AE=E5=BD=95=E7=BB=93=E6=9E=84?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- README.md | 116 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 116 insertions(+) diff --git a/README.md b/README.md index 7306d02..b377b1a 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -1,3 +1,119 @@ +#### 使用说明 +下面演示在`linux-Ubuntu`上使用本项目的方法。首先下载并解压，注意将`CMakeLists.txt`与`CMakeLists.bak`交换，其中前者是`Windows10-CLion`上的配置文件。进入`build/`文件夹make一下，可执行文件将生成在`bin/`目录下。 +```shell script +wget https://github.com/ThomasAtlantis/C99_MNIST/archive/master.zip +unzip -q master.zip +cd C99_MNIST-master/build/ +mv ../CMakeLists.txt ../CMakeLists.tmp +mv ../CMakeLists.bak ../CMakeLists.txt +cmake .. && make +``` +结果如下： +``` +-- The C compiler identification is GNU 7.4.0 +-- Check for working C compiler: /usr/bin/cc +-- Check for working C compiler: /usr/bin/cc -- works +-- Detecting C compiler ABI info +-- Detecting C compiler ABI info - done +-- Detecting C compile features +-- Detecting C compile features - done +-- Configuring done +-- Generating done +-- Build files have been written to: /root/workspace/CWork/C99_MNIST-master/build +Scanning dependencies of target C99_MNIST +[ 25%] Building C object CMakeFiles/C99_MNIST.dir/src/main.c.o +[ 50%] Linking C executable ../bin/C99_MNIST +[ 50%] Built target C99_MNIST +Scanning dependencies of target C99_MNIST_Test +[ 75%] Building C object CMakeFiles/C99_MNIST_Test.dir/src/test.c.o +[100%] Linking C executable ../bin/C99_MNIST_Test +[100%] Built target C99_MNIST_Test +``` +使用10000条训练集，1000条测试集，训练10轮： +```shell script +../bin/C99_MNIST --train_num 10000 --test_num 1000 --epoch 10 +``` +结果如下： +``` +Begin Training ... +step: 0 loss: 59.77995 prec: 0.54600 +step: 1 loss: 30.09183 prec: 0.49800 +step: 2 loss: 23.59912 prec: 0.47800 +step: 3 loss: 20.61523 prec: 0.72800 +step: 4 loss: 18.55815 prec: 0.78800 +step: 5 loss: 17.74338 prec: 0.76200 +step: 6 loss: 16.59249 prec: 0.75600 +step: 7 loss: 15.75097 prec: 0.76500 +step: 8 loss: 15.16759 prec: 0.72200 +step: 9 loss: 14.73609 prec: 0.77800 +Best Score: 0.788000 +model saved to model.sav! +``` +使用10条测试集测试一下，使用`--show`参数可以开启字符画显示测试过程。 +```shell script +../bin/C99_MNIST_Test --show --num 10 +``` +结果如下： +``` +Index: 9 +. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . +. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . +. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . +. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . +. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . +. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . +. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . +. . . . . . . . . . . . . : > n w Z { : . . . . . . . . +. . . . . . . . . . . I z # % % % % % % p v . . . . . . +. . . . . . . . . I z W % % h Y r % w % h h | . . . . . +. . . . . . . . z # % % 0 n ` . . 0 I Z W b % \ . . . . +. . . . . . ` f % % # r ` . . . . p I + % % % \ . . . . +. . . . . . ~ W % h ! . . . . . : / h W % @ Y . . . . . +. . . . . . ~ W % b | n L L J p % h % % % # : . . . . . +. . . . . . ` J W % @ % % % % % % % % % J " . . . . . . +. . . . . . . . \ n Z L v z w % % % % v \ . . . . . . . +. . . . . . . . . . . . . . Y % % W ) . . . . . . . . . +. . . . . . . . . . . . . / % % % { . . . . . . . . . . +. . . . . . . . . . . . ) W % % p . . . . . . . . . . . +. . . . . . . . . . . ! W % % W > . . . . . . . . . . . +. . . . . . . . . . . r % % W + . . . . . . . . . . . . +. . . . . . . . . . ` % % % z . . . . . . . . . . . . . +. . . . . . . . . ` h % % p ` . . . . . . . . . . . . . +. . . . . . . . . ~ @ % % + . . . . . . . . . . . . . . +. . . . . . . . . p % % n . . . . . . . . . . . . . . . +. . . . . . . . . h @ # " . . . . . . . . . . . . . . . +. . . . . . . . . / @ | . . . . . . . . . . . . . . . . +. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . +Ground Truth: 9, Result Predicted: 9: CORRECT +Total: 10, Correct: 9, Precision: 0.900000 +``` +#### 工程结构 +```shell script +C99_MNIST-master/ +├── bin +│   ├── C99_MNIST # 训练程序 +│   └── C99_MNIST_Test # 测试程序 +├── build # 存储编译链接中间文件 +├── CMakeLists.bak # Linux Ubuntu下的配置文件 +├── CMakeLists.txt # Windows CLion下的配置文件 +├── dataset +│   ├── t10k-images.idx3-ubyte # 一万条测试集图片 +│   ├── t10k-labels.idx1-ubyte # 一万条测试集标签 +│   ├── train-images.idx3-ubyte # 十万条训练集图片 +│   └── train-labels.idx1-ubyte # 十万条训练集标签 +├── include +│   ├── dataio.h # 读取数据集 +│   ├── memtool.h # 内存管理工具 +│   ├── model.h # 模型定义和传播过程 +│   ├── mytype.h # 模型使用的数据类型 +│   ├── network.h # 提供神经网络常用结构和函数 +│   └── vector.h # 矩阵数据结构 +├── model.sav # 固化的模型文件 +├── README.md # 文档 +└── src + ├── main.c # 训练主函数 + └── test.c # 测试主函数 +``` #### 原始模型 这个工程主要参考了博客[CNN实现MNIST手写数字识别（C++）](https://blog.csdn.net/qq_37141382/article/details/88088781) 中给出的基于C++和STL的代码。经过改进后的本文对应的各个版本在我的[GitHub仓库](https://github.com/ThomasAtlantis/C99_MNIST)。本文设计的模型用于处理经典的手写数字识别问题，使用很工整的MNIST数据集，只是为了理论验证。之前我在学习CNN的过程中也使用PyTorch搭建过Python版本的，在[这里](https://github.com/ThomasAtlantis/NER/tree/master/learningResources/Case/HandwrittenDigitRecognition)。