在上一篇中，费了九牛二虎之力总算是把Caffe编译通过了，现在我们可以借助mnist数据集，测试下Caffe的训练和检测效果。
准备工作：在自己的工作目录下，新建一个文件夹，命名为mnist_test（根据自己的习惯设定）。同时，建议大家安装文本编辑神器Notepad++，用它来编辑各种格式的文本真的很方便！这里用于打开和编辑用到的各种文件。
1、mnist手写数字数据集下载（/exdb/mnist/）。
将下图中的4个文件均下载到mnist_test文件夹下，并解压到当前文件夹，得到如下4个文件：t10k-labels.idx1-ubyte，train-labels.idx1-ubyte，t10k-images.idx3-ubyte，train-images.idx3-ubyte。
2、lmdb格式训练集和测试集转换。
2.1 在mnist_test文件夹下新建两个文本文件，分别命名为：create_minist_trainlmdb.bat和create_minist_testlmdb.bat。
2.2 向create_minist_trainlmdb.bat中添加如下内容，并保存：
D:\Libraries\caffe\msvc_64\bin\convert_mnist_data.exe train-images.idx3-ubyte train-labels.idx1-ubyte mnist_train_lmdb pause
convert_mnist_data.exe位于caffe安装目录的bin文件夹下，无需将其拷到当前目录，只要制定其绝对路径即可。注意输入的文件名要正确，否则找不到，会报错！
2.3 向create_minist_testlmdb.bat中添加如下内容，并保存：
D:\Libraries\caffe\msvc_64\bin\convert_mnist_data.exe t10k-images.idx3-ubyte t10k-labels.idx1-ubyte mnist_test_lmdb pause
双击执行这两个.bat文件，会在当前文件夹下生成如下两个文件夹，里面分别保存着lmdb格式的训练集和测试集。
3、训练caffemodel并测试。
在caffe源码目录下有一个examples文件夹，在examples文件夹下有一个mnist文件夹，将该文件夹下如下三个文件：lenet.prototxt、lenet_solver.prototxt和lenet_train_test.prototxt，拷贝到mnist_test文件夹下。
打开lenet_solver.prototxt，将net的值改为lenet_train_test.prototxt，同时可以修改solver_mode，可以是CPU，也可以是GPU，其他参数也可以做适当调整，这里不再调整。
再打开lenet_train_test.prototxt，将对应的内容按照指定的格式进行修改，如下图所示：
新建一个文本文件，重新命名为train.bat，添加如下内容：
D:\Libraries\caffe\msvc_64\bin\caffe.exe train --solver=lenet_solver.prototxtpause
保存，双击执行，运行界面如下：
运行完毕，会在当前文件夹下生成如下四个文件（即训练出来的模型）：
下面进行测试，在当前文件夹下新建一个文本文件，重新命名为test.bat，添加如下内容：
D:\Libraries\caffe\msvc_64\bin\caffe.exe test --model lenet_train_test.prototxt -weights=lenet_iter_10000.caffemodelpause
保存，双击打开，执行结果如下：
至此caffe模型训练完毕，下面使用图片进行实测。
4、计算mean.binaryproto。
在进行实测之前，我们需要计算模型的均值，具体方法如下。
4.1 打开之前的lenet_train_test.prototxt，作进一步修改，添加如下两处内容：
4.2 新建一个文本文件，重命名为computer_image_mean.bat，向其中添加如下内容：
D:\Libraries\caffe\msvc_64\bin\compute_image_mean.exe mnist_train_lmdb mean.binaryproto --backend=lmdbpause
保存，双击执行，会在当前目录下生成文件mean.binaryproto。
5、实际图片分类测试。
5.1 测试图片
有些博客介绍了如何生成测试图片（/zb1165048017/article/details/52217772），这里就不做多的介绍了。可以直接将下面的这个图片保存到当前目录下，供测试使用。
5.2 新建一个文本文档，命名为label.txt，添加如下内容：
5.3 新建一个文本文档，重新命名为classification.bat，添加如下内容：
D:\Libraries\caffe\msvc_64\bin\classification.exe lenet.prototxt lenet_iter_10000.caffemodel mean.binaryproto label.txt 5.pngpause
保存，双击执行，如下：
这里，我们也可以使用leveldb格式的文件进行测试，只需要将相应配置选项由lmdb转换成leveldb即可。
参考资料：
[1]/yixuan-xu/p/5858595.html;
[2]/zb1165048017/article/details/52217772;
.07.19
