其實這個和cifar的例項基本相同，只不過資料轉換的方法不一樣

【說明，此部落格按照我自己的路徑設定的相關操作，讀者如果自行選擇其他路徑，記得在bat和prototxt等檔案修改路徑】

第一步

為了避免部分人下載速度緩慢或者打不開網址，這個上傳了百度雲：連結：http://pan.baidu.com/s/1c2kHfgO 密碼：ffr7

下載以後放到如下路徑，並解壓，操作完畢的檔案如下，這個資料夾應該是在Linux下呼叫sh命令下載資料的地方，我們直接放到這裡面：

【這裡自己把解壓後的檔案重新命名一下，原始解壓後的檔案是"."而不是"-"】

第二步

資料格式的轉換，依舊是轉換為leveldb，不過和cifar的轉換方法不同

按照上圖，在對應路徑下新建一個bat檔案，內容如下：

set DATA=../../data/mnist
set TOOLS=../../Build/x64/Release

REM set BACKEND=lmdb
set BACKEND=leveldb

echo "Creating %BACKEND%..."

rd /s /q "mnist_train_%BACKEND%"
rd /s /q "mnist_test_%BACKEND%"

"%TOOLS%/convert_mnist_data.exe" %DATA%/train-images-idx3-ubyte %DATA%/train-labels-idx1-ubyte mnist_train_%BACKEND% --backend=%BACKEND%
"%TOOLS%/convert_mnist_data.exe" %DATA%/t10k-images-idx3-ubyte %DATA%/t10k-labels-idx1-ubyte mnist_test_%BACKEND% --backend=%BACKEND%

echo "Done."

pause
 

執行以後就會多出上圖的兩個資料夾。

【更新日誌2017-9-15】這一步很多人不會, 那就提供一個簡單點的轉換方法

轉換測試集：

..\..\Build\x64\Release\convert_mnist_data.exe train-images-idx3-ubyte train-labels-idx1-ubyte train_leveldb -backend=leveldb
pause

..\..\Build\x64\Release\convert_mnist_data.exe train-images-idx3-ubyte train-labels-idx1-ubyte train_leveldb -backend=leveldb
pause
 

第三步

第四步

【注意】如果你用的是CPU，記得修改lenet_solver.prototxt裡面最後一行為CPU

直接開始訓練了，同樣新建bat檔案，路徑和內容如下：

bat 的內容如下：

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

第五步

得到結果模型

.