Ubuntu下跑通Lenet——caffe入门，你还差这篇文章！

前面的博客中，我给大家详细分析了caffe结构层面的抽象概念：

http://blog.csdn.net/errors_in_life/article/details/68948841

但是很多人还是存在很大的疑惑：到底怎么让自己的caffe跑起来，有真正的意义？开始训练数据？——事实上，我们需要caffe做的事情，正是利用他多变的网络结构来训练数据，所以，用caffe而不知道caffe如何训练数据等于白用；

今天我们试图通过一个DL中公认的鼻祖级别的简单例子：训练Lenet手写识别库，来说明这个问题；而这也被成为DL界的“hello world”.

一、caffe/data目录下有一个文件夹：叫mnist

mnist数据训练样本为60000张，测试样本为10000张，每个样本为28*28大小的黑白图片，手写数字为0-9，因此分为10类。

在caffe中是不带练习数据的，因此需要自己去下载。但在caffe根目录下的data文件夹里，作者已经为我们编写好了下载数据的脚本文件，我们只需要联网，运行这些脚本文件就行了。所以我们在命令行输入：

sudo sh data/mnist/get_mnist.sh  //to download the data;

输入命令之后，我们可以看到联网的Ubuntu系统开始下载数据：

等待下载完成后，我们在文件夹 data/mnist/目录下可以看到四个文件下载完毕：

二、数据转换：

但是有一个比较尴尬的事实——这些数据不能在caffe中直接使用，需要转换成LMDB数据!所以，我们在命令行输入：

 sudo sh examples/mnist/create_mnist.sh  //you need to do it under the #~CAFFE_ROOT

三、修改配置文件：

转换成功后，会在 examples/mnist/目录下，生成两个文件夹，分别是mnist_train_lmdb和mnist_test_lmdb，里面存放的data.mdb和lock.mdb，就是我们需要的运行数据。

接下来是修改配置文件，如果你有GPU且已经完全安装好，这一步可以省略，如果没有，则需要修改solver配置文件。需要的配置文件有两个:

一个是lenet_solver.prototxt，另一个是train_lenet.prototxt.

首先在命令行里面打开lenet_solver_prototxt

sudo vi examples/mnist/lenet_solver.prototxt

你就会得到界面如下图所示：

按着要求一项一项修改，就可以使得你的caffe正常运行；

四、跑起来：

我们开始在命令行输入期待已久的训练Lenet数据的操作命令了：

sudo time sh examples/mnist/train_lenet.sh

这个训练时间根据具体事实来定义，我们实验室大概需要：30秒；

最后发现在目录：caffe/examples/mnist 下面会出现：.caffemodel的文件，这个就是我们训练出来的对应迭代次数5000、10000的训练数据！

   到这里，我们成功训练好了一个caffe的简单例子，这对于我们进一步熟悉、了解caffe有非常重要的意义！