《李憑箜篌引》--李賀
吳絲蜀桐張高秋，空山臨雲頹不流；
江娥啼竹素女愁，李憑中國彈箜篌；
崑山玉碎鳳凰叫，芙蓉泣露香蘭笑；
十二門前融冷光，二十三絲動紫皇；
女媧煉石補天處，石破天驚逗秋雨；
夢入神山教神嫗，老魚跳波瘦蛟舞；
吳質不眠倚桂樹，露腳斜飛溼寒兔。
一、VS2013+Win10+CPU下搭建caffe框架
l 在github網上下載caffe代碼caffe-master，https://github.com/Microsoft/caffe
l 將路徑caffe-master/windows下的CommonSettings.props.example，後綴改爲CommonSettings.props.因爲電腦爲CPU版所以需要修改其內容：將CPU處改爲true，GPU處改爲false。可能此過程中需要鼠標右擊賦予所有管理員權限。
l 點擊同意目錄下的caffe.sln文件，加載完成後右鍵點擊解決方案資源管理器中的解決方案Caffe,選擇啓用NuGet程序包還原
l 後點擊項目-屬性(或直接右擊解決方案Caffe選擇屬性)，把配置屬性修改成Release x64，並將生成全部勾上。同時將運行裏面的解決方案配置改成Release，x64。
l 右擊libcaffe生成
l 最後生成解決方案，會看到caffe-master/Build/x64/release下出現了很多文件。至此，caffe配置完成。
二 使用caffe做mnist數據集的手寫識別
目前我還只做了訓練產生模型。過程如下：
l 首先不能使用很多方法裏說的使用mnist裏面的get_mnist.sh文件，因爲這是unix的命令行文件，windows下很難使用。所以在網上直接下載別人轉好的LEVELDB格式的文件。分爲訓練集和測試集，網盤：http://pan.baidu.com/s/1c2G9qyk 提取碼xama，把這兩個文件夾直接放到\examples\mnist目錄下：
l 之後需要修改幾個文件便於後面的運行，修改過程中最好賦予管理員所有權限（即右擊該文件—取得管理員所有權限），可用寫字板或者vs打開，先examples\mnist目錄下的lenet_solver.prototxt，最好將路徑改成絕對路徑，相對路徑運行時可能出現cannot write to snapshot prefix 'examples / mnist / lenet’這樣的錯誤，接着將最後一行改成CPU：
l 接着再打開\examples\mnist目錄下的lenet_train_test.prototxt，做如下修改以正確指定訓練集和測試集，修改如下，我還是改成了絕對路徑，防止出錯。
l 完成上述工作後編寫bat腳本進行正式訓練了。在caffe-windows的根目錄下新建一個run.txt並寫入以下內容，將後綴名改爲bat雙擊運行：
Build\x64\Release\caffe.exe train --solver=examples/mnist/lenet_solver.prototxt
Pause
l 運行大概幾分鐘後便可得到以下四個訓練的深度學習模型文件：
至此，才完成模型的訓練，還未進行測試！！！