【深度学习】笔记15 微软官方源码caffe的第一个测例Mnist训练运行配置

******************************************************************************************************************
【1】参考资料:
http://blog.csdn.net/maweifei/article/details/72804288
http://www.mamicode.com/info-detail-1647318.html
http://www.cnblogs.com/NanShan2016/p/5469942.html
******************************************************************************************************************
【2】下载训练数据,链接如下所示:链接：http://pan.baidu.com/s/1jHAYEqy 密码：e797
******************************************************************************************************************
【3】在../examples/目录下新建一个文件夹，将mnist中的下面文件复制到这个文件夹中:
           【1】LeNet-5网络模型描述文件:lenet_train_test.prototxt
           【2】LeNet-5训练超参数配置文件:lenet_solver.prototxt

           【3】刚才下载的Mnist训练数据

******************************************************************************************************************

【4】修改网络模型配置文件中的路径和配置，如下所示:

******************************************************************************************************************

【5】修改超参数配置文件，如下所示:

******************************************************************************************************************

【6】新建训练的批处理文件:train_mnist.bat，文件内容如下所示:

e:cd \caffeInstall2013CUDAVersion\caffe-masterSET GLOG_logtostderr=1.\Build\x64\Release\caffe.exe train --solver=.\examples\mnist1\lenet_solver.prototxt Pause

           【1】先切换到E盘下，我caffe的安装盘
           【2】在切换到examples文件的父目录下

           【3】调用项目caffe生成的exe文件caffe.exe和训练的网络超参数文件lenet_solver.prototxt

我用的是NVIDIA 940MX，训练需要大致2分钟，是CPU训练速度的8倍，如下所示:

【7】训练完成之后，会在该目录下生成训练好的caffemodel训练模型，这个模型结合项目classification

        就可以实现分类识别效果。

******************************************************************************************************************