今天是2020年3月13日，星期五，天气有点风，不冷。之前一直不想碰deep learning这个坑，这次，自己用20天的时间跳一次，看看水有多深。
随手选择 Caffe | Deep Learning Framework http://caffe.berkeleyvision.org/
网上有不少的安装配置教程，一番周折，终成。下面给出win10下cpu版的三步简易包。
链接：https://pan&baidu&com/s/161S40NQvtIJlEJT8G_6Yvw
提取码：4vpc
1，安装vs2013.5_ult_chs.iso
2，解压caffe-Microsoft.zip
3，解压NugetPackages.zip
然后双击打开D:\caffe\caffe-master\windows\Caffe.sln，F5，done。
结果如下：
mnist手写数字数据集练手测试example，貌似是一个通过深度学习自动识别手写数字的功能。参考网友分享步骤无脑执行，并不知道我在做什么。我是一个机器人。
mnist手写数字数据集 http://yann.lecun.com/exdb/mnist/
train-images-idx3-ubyte.gz: 用于训练的图像 (9912422 bytes)
train-labels-idx1-ubyte.gz: 训练标记的标签 (28881 bytes)
t10k-images-idx3-ubyte.gz: 检验图像 (1648877 bytes)
t10k-labels-idx1-ubyte.gz: 检验标签 (4542 bytes)
convert_mnist_data.exe 图像数据 标签数据 生成mdb的存放路径
生成mdb训练数据.bat
@echo off
title 生成lmdb训练数据.bat
rem 生成lmdb训练数据.bat
gpu\convert_mnist_data.exe data\original\train-images.idx3-ubyte data\original\train-labels.idx1-ubyte data\mdb_data\train
echo 训练数据完成
gpu\convert_mnist_data.exe data\original\t10k-images.idx3-ubyte data\original\t10k-labels.idx1-ubyte data\mdb_data\test
echo 测试数据完成
pause 很快就得到了训练数据：
训练数据模型.bat
@echo off
title 训练数据
echo 按任意键开始训练...
pause>null
gpu\caffe.exe train --solver=.\data\lenet_solver.prototxt
pause 突突突CPU跑了3个多小时，最后结果如下：
