博主小白，這段時間在搞深度學習，也沒有人帶我，就靠自己看看書和網上琢磨琢磨。
一開始的時候，總是想快速入門深度學習。所以這裡推薦一本《深度學習21天實戰caffe》這本書，但是這本書有個不好的一點是，它前面的初章和中章都是寫的windows+cpu平台下的開發，可是裡面給的**確是linux下的。這裡貼乙個教程，我覺得這個教程非常好，可以讓大家快速讓caffe框架在windows+cpu下跑起來，並完成mnist乙個初步的模型**。
另外還有介紹卷積神經網路比較好的文章推薦：
不過建議大家還是在linux系統下學習深度學習比較好，畢竟caffe、tensorflow都不是專門支援windows的，雖然大神們把很多**移植過來了，但是還是不太方便呢。
還有我覺得深度學習不太好的地方在於它都是監督的，非監督的效果不好。但是我還是想做非監督的，因為人工給label是一件比較麻煩的事情。
Caffe深度學習計算框架
1 caffe set mode caffe gpu 1 name dummy net 2 3 layers 45 layers 67 layers 8 layers 1 name conv1 2 type convolution 3 bottom data 4 top conv1 5 convol...
深度學習系列3 框架caffe
caffe是賈揚清大神開發的一套系統，caffe2是重構後的版本。其基本結構為 import numpy as np import time from caffe2.python import core,workspace from caffe2.proto import caffe2 pb2 x ...
深度學習框架caffe訓練過程
1.資料準備 2.生成訓練資料和測試資料的label，生成 3.生成訓練資料和測試資料對應的lmdb build tools convert imageset shuffle true backend lmdb data cigarettetrain20170413 data cigarettetr...