(2) Windows下caffe安装成功测试(以mnist为例)

一、前言

在前一篇文章 (1) Windows 10 + VS2013（cpuonly）安装 caffe 教程中我们安装成功编译出了caffe.exe，但是caffe.exe是否能运行还没有测试。必经经得起检验的才是真理。下面我们就继续使用微软封装的caffe-master中的example来测试caffe.exe能否正确运行。

二、准备

2.1 下载数据

测试需要使用mnist集，下载链接，需要下载的是如下四个压缩文件。

将下载的数据集放在caffe-master\data\mnist下，并解压。

2.2 处理数据

我们需要将原始数据处理成lmdb数据文件。在caffe-master下创建一个windows下的批处理文件create_mnist.bat，将如下命令复制到文件中，然后双击create_mnist.bat执行命令。 或者在cmd下进入caffe-master逐条执行如下命令。

.\Build\x64\Release\convert_mnist_data.exe .\data\mnist\train-images.idx3-ubyte .\data\mnist\train-labels.idx1-ubyte .\examples\mnist\mnist_train_lmdb   
echo.   
.\Build\x64\Release\convert_mnist_data.exe .\data\mnist\t10k-images.idx3-ubyte   .\data\mnist\t10k-labels.idx1-ubyte .\examples\mnist\mnist_test_lmdb  
pause  

完成后如下图：

2.3 修改配置文件

1. 打开 caffe-master\examples\mnist\lenet_solver.prototxt 修改solver_mode为CPU。因为在上一篇博客中博主安装caffe配置的onlycpu。
2. 打开 caffe-master\examples\mnist\lenet_train_test.prototxt 修改上下两处的source，source指出训练和测试lmdb数据所在的位置。上图为修改前，下图为修改后。
   
   

三、训练和测试

在caffe-master下创建一个windows下的批处理文件train_mnist.bat，将如下命令复制到文件中，然后双击create_mnist.bat执行命令。 或者在cmd下进入caffe-master逐条执行如下命令。就会开始训练，训练过程中会输出一些信息。

.\Build\x64\Release\caffe.exe train --solver=.\examples\mnist\lenet_solver.prototxt  
pause 

输出Optimization Done.训练结束。训练完成后在caffe-master\examples\mnist文件夹下会生成训练好的模型。

四、参考

1. Windows下caffe安装详解(cpu+gpu+matcaffe+pycaffe)
2. Caffe+Python接口测试MNIST–下载和准备数据

五、更多

1. 关于windows下caffe的安装请参考博文： (1) Windows 10 + VS2013（cpuonly）安装 caffe 教程
2. （3）Windows平台下caffe的python接口配置及测试