基於我目前的理解對caffe處理自己的資料的過程進行總結，後續有理解發生變化的地方再進行更改。
1. 假設我現在有一堆標註好的影象資料，拿出來一部分做訓練集，一部分做測試集。當然這些資料不能直接輸入caffe中，需要轉換成caffe需要的資料格式
2. 轉換成caffe需要的資料格式後，分別計算訓練集和測試集的均值檔案
3. 假設網路結構已經定義好，則直接更改裡面的訓練集和測試集的資料**即可。若沒有定義好的網路結構，需要自己定義，一般需要乙個*solver.prototxt檔案和乙個*train_test.prototxt檔案
4. 然後對訓練集進行訓練，訓練時的.bat檔案一般如下形式：
build\x64\debug\caffe.exe train –solver=//*solver.prototx
pause
訓練完成後會生成 .caffemodel 檔案和 .solverstate 檔案
5. 利用測試集對訓練好的模型進行測試，測試時的.bat檔案一般如下形式：
build\x64\debug\caffe.exe test –model==examples/mnist/lenet_train_test.prototxt –weights= examples/mnist/lenet_iter_1000.caffemodel
pause
6. 對模型訓練好並且測試完後，就要拿來這個模型用啦。用它對未知分類的影象資料進行分類，分類時.bat檔案一般如下形式：
build\x64\debug\classification.exe
examples/mnist/lenet.prototxt
examples/mnist/ lenet_iter_1000.caffemodel
mean.binaryproto
examples/mnist/label.txt
examples/mnist/test1.bmp
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