目錄下有個caffe.exe
}net: "examples/mnist/lenet_train_test.prototxt" //定義網路結構檔案，也就是我們上一步編寫的檔案
test_iter: 100
test_interval: 500 //每隔500次用測試資料，做一次驗證
base_lr: 0.01 //學習率
momentum: 0.9 //動量引數
weight_decay: 0.0005 //權重衰減係數
lr_policy: "inv" //梯度下降的相關優化策略
gamma: 0.0001
power: 0.75
display: 100
max_iter: 10000 //最大迭代次數
snapshot: 5000 //每迭代5000次，儲存一次結果
snapshot_prefix: "examples/mnist/lenet" //儲存結果路徑
solver_mode: gpu //訓練硬體裝置選擇gpu還是cpu
./build/tools/caffe train --solver=examples/mnist/lenet_solver.prototxt
首先caffe可執行檔案，呼叫了solver.prototxt檔案，而這個檔案又呼叫了網路結構檔案lenet_train_test.prototxt，然後lenet_train_test.prototxt檔案裡面又會呼叫輸入的訓練資料等。因此我們如果要訓練自己的模型，需要備好3個檔案：資料檔案lmdb(該檔案包含尋資料)、網路結構lenet_train_test.prototxt、求解檔案solver.prototxt，這幾個檔名隨便，但是檔案字尾格式不要隨便亂改。把這三個檔案放在同乙個目錄下，然後在終端輸入命令，呼叫caffe就可以開始訓練了。
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