按照之前的教程，成功生成过caffe，并且编译整个caffe.sln项目工程，在\caffe-master\Build\x64\Debug生成了一堆exe文件，后面会使用到除了caffe.exe的另外一个exe
【PS】很多VS安装过程中出现问题的，比如XX加载失败，XX未找到等，请自行寻找问题，很可能是原来的VS没卸载干净，或者VS版本缺少一些文件等导致。正常情况下，第一次编译只有libcaffe.lib显示失败，不会出现其它error
下载cifar的数据集
官网地址：http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html
我的百度云地址：二进制数据文件链接：http://pan.baidu.com/s/1hrRApwC 密码：1dxy
.mat格式连接：链接：http://pan.baidu.com/s/1hr6B7Xa密码：f343
多一句嘴，这个数据集是彩色图片，也即具有RGB三通道，数据存储方式是一行为一张图片，包含3*32*32=3072个像素属性，具体多少张图片，有兴趣的可以去官网看看，或者看看数据集的存储格式：样本数(图片数)*3072
【与训练model无关】下面代码是用matlab写的，用于显示其中一个样本，当然你可以用reshape函数，前面我介绍过这个函数
[html] view plain copy print ? image=zeros(32,32,3); count=0; for i=1:3 for j=1:32 for k=1:32 count=count+1; image(j,k,i)=data(1000,count); end end end imshow(uint8(image)) image=zeros(32,32,3); count=0; for i=1:3 for j=1:32 for k=1:32 count=count+1; image(j,k,i)=data(1000,count); end end end imshow(uint8(image))下载完毕以后，解压得到数据，请核对是否与下图一样
按照下列路径，在自己的caffe目录下建立input_folder文件夹，并拷贝相应数据集
在input_folder的上一级目录，也就是Debug目录建立一个bat文件(名称随意，我用的是convert.bat)，用于转换数据集格式，内容如下
[plain] view plain copy print ? convert_cifar_data.exe input_folder output_folders leveldb pause convert_cifar_data.exe input_folder output_folders leveldb pause【PS】此处的exe就是在编译caffe.sln时候生成的，如果没有，请在VS中修改生成模式为DEBUG，而非release
【PS】caffe-windows是caffe官方提供的caffe，与caffe-master差不多，我这里为了从头演示，没有在master里面操作，无视之即可
运行此bat文件，会生成一个文件夹output_folders，里面有两个文件夹，请核对路径以及文件数目
计算均值，新建另一个bat文件（本文采用mean.bat），如下图所示，请核对路径
[plain] view plain copy print ? compute_image_mean.exe output_folders/cifar10_train_leveldb mean.binaryproto pause compute_image_mean.exe output_folders/cifar10_train_leveldb mean.binaryproto pause双击此bat文件，不出意外会出现下面问题：
解决方法有两种
第一种：打开caffe.sln，修改compute_image_mean.cpp
重新生成一下，得到新的计算均值的exe文件【电脑编译中。。。等待ing。。。。】
第二种：感谢评论区 Liz_Huang的提示，直接在bat后面添加--backend=leveldb，同时也可以换成--backend=lmdb
编译完毕，重新运行bat文件，仔细检查debug文件夹，会发现有一个文件名为：mean.binaryproto
将debug文件夹下的mean.binaryproto以及output_folders下的两个文件夹拷贝到caffe-windows\examples\cifar10
在caffe-windows也就是caffe-master（根据版本自行决定）文件夹下新建一个bat文件，用于训练模型，本文使用train.bat
[html] view plain copy print ? .\Build\x64\Debug\caffe.exe train --solver=examples/cifar10/cifar10_quick_solver.prototxt pause .\Build\x64\Debug\caffe.exe train --solver=examples/cifar10/cifar10_quick_solver.prototxt pause在运行之前需要修改几个文件,此处截图超过2M了，传不上来，读者自己核对路径以及CPU训练设置cifar10_quick_solver.prototxt文件：
[html] view plain copy print ? # reduce the learning rate after 8 epochs (4000 iters) by a factor of 10 # The train/test net protocol buffer definition net: "examples/cifar10/cifar10_quick_train_test.prototxt" # test_iter specifies how many forward passes the test should carry out. # In the case of MNIST, we have test batch size 100 and 100 test iterations, # covering the full 10,000 testing images. test_iter: 100 # Carry out testing every 500 training iterations. test_interval: 500 # The base learning rate, momentum and the weight decay of the network. base_lr: 0.001 momentum: 0.9 weight_decay: 0.004 # The learning rate policy lr_policy: "fixed" # Display every 100 iterations display: 100 # The maximum number of iterations max_iter: 4000 # snapshot intermediate results snapshot: 4000 snapshot_format: HDF5 snapshot_prefix: "examples/cifar10/cifar10_quick" # solver mode: CPU or GPU solver_mode: CPU # reduce the learning rate after 8 epochs (4000 iters) by a factor of 10 # The train/test net protocol buffer definition net: "examples/cifar10/cifar10_quick_train_test.prototxt" # test_iter specifies how many forward passes the test should carry out. # In the case of MNIST, we have test batch size 100 and 100 test iterations, # covering the full 10,000 testing images. test_iter: 100 # Carry out testing every 500 training iterations. test_interval: 500 # The base learning rate, momentum and the weight decay of the network. base_lr: 0.001 momentum: 0.9 weight_decay: 0.004 # The learning rate policy lr_policy: "fixed" # Display every 100 iterations display: 100 # The maximum number of iterations max_iter: 4000 # snapshot intermediate results snapshot: 4000 snapshot_format: HDF5 snapshot_prefix: "examples/cifar10/cifar10_quick" # solver mode: CPU or GPU solver_mode: CPU ——————————————————————————————————————————————————————————————————————————cifar10_quick_train_test.prototxt文件【只贴前面一部分】，需要修改的就是数据格式为leveldb，以及相关路径，自行核对
[html] view plain copy print ? name: "CIFAR10_quick" layer { name: "cifar" type: "Data" top: "data" top: "label" include { phase: TRAIN } transform_param { mean_file: "examples/cifar10/mean.binaryproto" } data_param { source: "examples/cifar10/cifar10_train_leveldb" batch_size: 100 backend: LEVELDB } } layer { name: "cifar" type: "Data" top: "data" top: "label" include { phase: TEST } transform_param { mean_file: "examples/cifar10/mean.binaryproto" } data_param { source: "examples/cifar10/cifar10_test_leveldb" batch_size: 100 backend: LEVELDB } } name: "CIFAR10_quick" layer { name: "cifar" type: "Data" top: "data" top: "label" include { phase: TRAIN } transform_param { mean_file: "examples/cifar10/mean.binaryproto" } data_param { source: "examples/cifar10/cifar10_train_leveldb" batch_size: 100 backend: LEVELDB } } layer { name: "cifar" type: "Data" top: "data" top: "label" include { phase: TEST } transform_param { mean_file: "examples/cifar10/mean.binaryproto" } data_param { source: "examples/cifar10/cifar10_test_leveldb" batch_size: 100 backend: LEVELDB } }一定要核对正确，我好像在设置添加路径的时候多了一个空格，结果出现了下面问题【PS】一定要细心
最后，运行train.bat时候出现如下界面，说明正在训练
是不是感觉和网上看到的不一样呢？网上都是各种iteration 和loss显示在命令窗口，但是这里出现了prefetch batch等。原因在于我们用的是debug模式下生成的caffe在训练，如果想看到如下情形的结果，请将caffe.sln使用release模式生成(用VS2013打卡caffe.sln以后，上方中间部分的dubug改为release，然后右键工程，重新生成)
训练完成，会得到如下文件
下面是我训练好的cifar10的model，读者可下载，可自行训练
cifar10_quick_iter_4000.caffemodel.h5的链接：http://pan.baidu.com/s/1o8xSqr4 密码：ftc5
cifar10_quick_iter_4000.solverstate.h5的链接：链接：http://pan.baidu.com/s/1eRGPlNs 密码：589n
附带说一下caffe train 的finetuning。我们在编译成功caffe以后显示的dos窗口显示的有一行是：
[cpp] view plain copy print ? commands: train train or finetune a model commands: train train or finetune a model只要是用caffe train -solver=xxxxxxx，那就是从头开始训练凡是遇到caffe train -solver=xxxx -weights=xxxxxx.caffemodel(.h5)，那就是用已有模型参数(权重偏置)去初始化网络，称为finetune
