经过前面一系列的学习，我们基本上学会了如何在linux下运行caffe程序，也学会了如何用python接口进行数据及参数的可视化。

如果还没有学会的，请自行细细阅读： caffe学习系列：http://www.cnblogs.com/denny402/tag/caffe/

也许有人会觉得比较复杂。确实，对于一个使用惯了windows视窗操作的用户来说，各种命令就要了人命，甚至会非常抵触命令操作。没有学过python，要自己去用python编程实现可视化，也是非常头痛的事情。幸好现在有了nvidia digits这款工具，这些问题都可以解决了。

nvidia为了卖出更多的显卡，对深度学习的偏爱真是亮瞎了狗眼。除了cudnn, 又出了digits，真是希望小学生也能学会深度学习，然后去买他们的卡。

nvidia digits是一款web应用工具，在网页上对caffe进行图形化操作和可视化，用于caffe初学者来说，帮助非常大。

不过有点遗憾的是，据nvidia官方文档称，digits最佳支持系统是ubuntu 14.04，其它的系统效果如何，就不得而知了。

一、安装digits 3.0

digits是运行在cuda和caffe基础上的，所以要先配置好cuda+caffe那是毫无疑问的了。还不会配置的，请参考：Caffe学习系列(1)：安装配置ubuntu14.04+cuda7.5+caffe+cudnn

打开一个终端，依次运行下列命令：

cd

sudo -s

进入当前用户根目录，并切换到超级用户（符号由$变成#，不用每句都输sudo)

CUDA_REPO_PKG=cuda-repo-ubuntu1404_7.5-18_amd64.deb &&
wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1404/x86_64/$CUDA_REPO_PKG &&
sudo dpkg -i $CUDA_REPO_PKG

接着,

ML_REPO_PKG=nvidia-machine-learning-repo_4.0-2_amd64.deb &&
wget http://developer.download.nvidia.com/compute/machine-learning/repos/ubuntu1404/x86_64/$ML_REPO_PKG &&
sudo dpkg -i $ML_REPO_PKG

apt-get update

apt-get install digits

ok,保持网络通畅，慢慢安装吧！

二、运行digits

默认情况下，digits的安装目录为 /usr/share/digits

安装完成后，打开浏览器，地址栏输入 http://localhost/ 就可以了，就是这么简单。

更强悍的是：在局域内的其它机子上，也可以用浏览器访问，只是localhost变成了主机 ip地址。很多人喜欢在windows系统上远程连接linux来执行caffe。现在好了，不需要远程连接了，只需要访问一个网站就可以了。。。还有谁！！！！

三、运行mnist实例

现在来运行一个实例：mnist(名符其实的helloworld)

原始数据需要的是图片，但网上提供的mnist数据并不是图片格式的数据，因此我们需要将它转换成图片才能运行。

digits提供了一个脚本文件，用于下载mnist, cifar10 和cifar100 三类数据，并转换成png格式图片。文件路径为：

/usr/share/digits/tools/download_data/main.py

我们先在当前用户的根目录下，新建一个mnist文件夹用来保存mnist图片。

# cd 
# mkdir mnist

然后执行脚本

# /usr/share/digits/tools/download_data/main.py mnist ~/mnist

main.py带两个参数，第一个为数据集名称（可设置为mnist, cifar10或cifar100)，第二个为输出路径（~/mnist)

执行成功后，会在mnist文件夹下，生成两个文件夹（train文件夹和test文件夹），每个文件夹下面就是我们需要的图片(10类分别放在10个子文件夹内），同时还生成了对应在图片列表文件train.txt和test.txt

接下来，在浏览器上运行digits, 点击左边Dataset模块的”Image”按钮选择“classification”, 创建一个dataset

在这个页面的左边，可以设置图片是彩色图片还是灰度图片，如果提供的原始图片大小不一致，还可用Resize Transformation功能转换成一致大小 。从页面中间可以看出，系统默认将训练图片中的25%取出来作为验证集（for validation)。

如果想把用来测试的图片，也生成lmdb, 则把“ separate test image folder” 这个选项选上。

全部设置好后，点击”create” 按钮，开始生成lmdb数据。

注意左上角的Job Directory(工作目录），生成的lmdb文件就放在这个目录下面，大家最好打开这个目录去看看，看一下生成了些什么文件，了解一下运行原理。

在这个界面，我们还可以可视化查看训练和测试的图片，如下图：

train.txt里面存放的是所有训练图片的列表清单，柱状图清晰地显示了10类样本各自的数量。点击” Explorer the db” 即可查看图片。

最后，点击最左上角“ DIGITS” 链接回到网站根目录。

由于图片太多，因此本文很长，所以在此截断一下，后续。。