我的第二個程式時執行caffe自帶的mnist手寫資料。具體過程如下：
一、獲取資料
包含4個檔案。
2個是訓練集的：train-images.idx3-ubyte（訓練集**）和train-labels.idx1-ubyte（訓練集**對應的label）.
2個是測試集的：t10k-images.idx3-ubyte（測試集**）和t10k-labels.idx1-ubyte（測試集**對應的label）.
在資料放置在examples/mnist/資料夾下新建mnist_data資料夾，並將以上4個檔案複製過去。
二、將資料轉為leveldbd檔案
此處我們換用一下方法，但是換湯不換藥。
在caffe-master根目錄下新建bat檔案。convert_mnist_train.bat檔案。並寫入一下**：
build\x64\debug\convert_mnist_data.exe --backend=lmdb examples\mnist\mnist_data\train-images.idx3-ubyte examples\mnist\mnist_data\train-labels.idx1-ubyte examples\mnist\mnist_data\mnist_train_lmdb
pause
此處採用的均是相對路徑。此處，將檔案轉換為lmdb檔案。
ps：convert_mnist_data.exe的使用格式：
convert_mnist_data.exe [flags] input_image_file input_label_file output_db_file
[flags]:引數組
-gray:是否以灰度圖的方式開啟，預設為false。程式呼叫opencv庫中的imread()函式來開啟。
-shuffle:是否隨機打亂順序，預設為false。
-backend:需要轉換成的檔案格式，可設定為leveldb或者lmdb.
-reseize_width/resize_height:改變的大小。要求程式在執行中，要保證所有的大小一致。程式呼叫opencv庫中的resize()函式對進行放縮。預設為false，即不變化。
input_label_file ：圖
片檔案列表清單，也就是輸入的類標label。
output_db_file：最
終生成的db檔案的存放位置。
三、執行程式
首先在examples/mnist/資料夾下面找到lenet_solver.prototxt檔案。修改solver_mode=cpu.
將剛剛生成的兩個資料夾剪下到examples/mnist/下。或者不動，修改lenet_train_test.prototxt的source。
在caffe-master根目錄下新建.bat檔案。寫入**如下：
.\build\x64\debug\caffe.exe train --solver=examples/mnist/lenet_solver.prototxt
pause
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