训练mnist数据集
第一步：去官网下载mnist数据集http://yann.lecun.com/exdb/mnist/
下载解压后放入caffe-master\data\mnist
第二步：在caffe-master根目录下，创建create-mnist.bat,写入如下脚本
.\Build\x64\Release\convert_mnist_data.exe.\data\mnist\train-images.idx3-ubyte .\data\mnist\train-labels.idx1-ubyte.\examples\mnist\mnist_train_lmdb
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
保存后双击该脚本运行就可以在caffe\examples\mnist下生成相应的lmbd数据文件
第三步：在caffe-master\examples\mnist\lenet_solver.prototxt，将最后一行改为solver_mode:CPU
不修改就会报错：check failure stack trace
修改caffe-master\examples\mnist\lenet_train_test.prototxt中的source 把文件位置对应起来
第四步：生成均值文件mean.binaryproto
产生均值文件的方法是利用解决方案中的compute_image_mean.exe，位于目录\caffe-windows\Build\x64\Release下。回到caffe-windows根目录下创建一个mnist_mean.txt，写入如下内容：
Build\x64\Release\compute_image_mean.exeexamples\mnist\mnist_train_lmdb mean.binaryproto --backend=lmdb
pause
将后缀名改为bat后双击运行。正确运行的话会在根目录下产生一个mean.binaryproto，也就是我们所需要的均值文件。接着为了使用均值文件需要稍微修改下层的定义。所以打开\examples\mnist\lenet_train_test.prototxt，做如下修改:
第五步：在caffe-master根目录下 新建train_mnist.bat,输入如下脚本
Build\x64\Release\caffe.exe train--solver=examples/mnist/lenet_solver.prototxt
pause
保存双击运行，开始训练
或者在cmd里面到caffe-master目录下 输入Build\x64\Release\caffe.exe train--solver=examples/mnist/lenet_solver.prototxt，同样可以训练
利用HDF5文件训练MNIst
首先、利用matlab将mnsit转换为HDF5文件，matlab程序如下
clc
close all
clear all
%%
