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从一到二：利用mnist训练集生成的caffemodel对mnist测试集与自己手写的数字进行测试    通过从零到一的教程，我们已经得到了通过mnist训练集生成的caffemodel，主要包含下面四个文件：      接下来就可以利用模型进行测试了。关于测试方法按照上篇教程还是选择bat文件，当然python、matlab更为方便，比如可以迅速把识别错误的图片显

BP.h#ifndef _BP_H_#define _BP_H_ #include #define LAYER 3 //三层神经网络#define NUM 10 //每层的最多节点数 #define A 30.0#define B 10.0 //A和B是S型函数的参数#define ITERS

//dnn dense nero network sample for AND operation//2017/06/27#ifndef DNN_EXAMPLE#define DNN_EXAMPLE#include float input[4][2] = {{0,0},{0,1},{1,0},{1,1}};float output[4][1] = {{0},{0},{0},{1}}

从零到一：caffe-windows(CPU)配置与利用mnist数据集训练第一个caffemodel一、前言    本文会详细地阐述caffe-windows的配置教程。由于博主自己也只是个在校学生，目前也写不了太深入的东西，所以准备从最基础的开始一步步来。个人的计划是分成配置和运行官方教程，利用自己的数据集进行训练和利用caffe来实现别人论文中的模型(目前在尝试的