目錄
一、mnist資料集的訓練 （caffe train）
二、mnist資料集的測試打分（caffe test）(含《21天實戰caffe》資源位址)
三、**自己的手寫數字（classification）
參考教程：該教程很詳細，注意事項如下 ：
caffe很多東西都是假定在linux系統下的，在windows系統下需要有一些變化。
轉換指令碼。將四個樣本放到caffe-windows-ms\data\mnist\目錄下，並建立bat指令碼。**如下
（其實就是找到並執行caffe.exe，選擇train引數作為模式，並選擇solver配置檔案。solver檔案包含模型資訊和控制模型執行資訊。）..\..\build\x64\release\convert_mnist_data.exe ..\..\data\mnist\train-images.idx3-ubyte ..\..\data\mnist\train-labels.idx1-ubyte ..\..\examples\mnist\mnist_train_lmdb設定測試網路和訓練網路模型，標配已經可以。 lenet_solver.prototxt注意改為cpu模式。echo.
..\..\build\x64\release\convert_mnist_data.exe ..\..\data\mnist\t10k-images.idx3-ubyte ..\..\data\mnist\t10k-labels.idx1-ubyte ..\..\examples\mnist\mnist_test_lmdb
pause
編寫bat指令碼進行模型訓練。在caffe-windows-ms\examples\mnist目錄下建立bat指令碼，**如下
cd ../../"build/x64/release/caffe.exe" train --solver=examples/mnist/lenet_solver.prototxt
pause
開始訓練。
大概10分鐘左右便完成10000次迭代，準確率也達到正常的99%。
1. 在caffe-windows-ms\caffe-windows-ms\目錄下
(因為樣本檔案路徑是相對路徑，否則報錯 [check failed: mdb_status == 0 (3 vs. 0) 系統找不到指定的路徑。])
cmd或者建立bat文字，鍵入如下**
.\build\x64\release\caffe.exe test -model .\examples\mnist\lenet_train_test.prototxt -weights .\examples\mnist\lenet_iter_10000.caffemodel -iterations 100..\..\..\build\x64\release\classification.exe ..\lenet.prototxt ..\lenet_iter_10000.caffemodel ..\mean.binaryproto .\synset_words.txt .\8.bmp參考教程：測試：8.bmp執行指令碼：從第六步開始製作測試
..\..\..\build\x64\release\classification.exe ..\lenet.prototxt ..\lenet_iter_10000.caffemodel ..\mean.binaryproto .\synset_words.txt .\8.bmp在windows下配置caffe
安裝環境 win7 64bit vs2012 安裝步驟 安裝 cuda6.5 3.解壓caffe原始碼，解壓dependency，分別將dependency根資料夾內三個資料夾的內容分別解壓到caffe中對應的資料夾內 4.執行 bulid mainbulider.sln，將vs的生成物件設定為64...
關於Windows下安裝caffe
目前只為練手，因此只用cpu練習。配環境。等cpu上面熟練了再練習安裝cuda。先說目前遇到的bug。2.我用的visual studio2013 ultimate版本。3.進入解壓的caffe master commonsettings.props.example重名名為commonsetting...
windows下caffe中python介面的編譯
最近研究fcn時需要編譯caffe的python介面。折騰了好幾天，遇到了不少問題，總結下吧，以後說不定還會遇到。問題1 編譯時遇到 errorc1905 前端和後端不相容 必須以同一處理器為目標 分析 這個是要要編譯win32的平台，卻呼叫了x64的庫造成的。我的windows是64位，裝的pyt...