目前常用的手写字体（数字，字母，汉字）数据集有哪些

1 cifar10数据库

60000张3232 彩色 共10类

50000张训练

10000张测试

下载cifar10数据库

这是binary格式的，所以我们要把它转换成leveldb格式。

2 在/caffe-windows/examples/cifar10文件夹中有一个 convert_cifar_datacpp

将他include到MainCallercpp中。如下：

编译我是一次就通过了 ，在bin文件夹里出现convert_cifar_dataexe。然后 就可以进行格式转换。binary→leveldb

可以在bin文件夹下新建一个input文件夹。将cifar10binary文件放在input文件夹中，这样转换时就不用写路径了。

cmd进入bin文件夹

执行后，在output文件夹下有cifar_train_leveldb和cifar_test_leveldb两个文件夹。里面是转化好的leveldb格式数据。

当然，也可以写一个bat文件处理，方便以后再次使用。

3 下面我们要求数据图像的均值

编译//tools/comput_image_meancpp

编译成功后。接下来求mean

cmd进入bin。

执行后，在bin文件夹下出现一个meanbinaryproto文件，这就是所需的均值文件。

4 训练cifar网络

在/examples/cifar10文件夹里已经有网络的配置文件，我们只需要将cifar_train_leveldb和cifar_test_leveldb两个文件夹还有meanbinaryproto文件拷到cifar0文件夹下。

修改cifar10_quick_trainprototxt中的source: "cifar-train-leveldb" mean_file: "meanbinaryproto" 和cifar10_quick_testprototxt中的source: "cifar-test-leveldb"

mean_file: "meanbinaryproto"就可以了，

后面再训练就类似于MNIST的训练。写一个train_quickbat，内容如下：

[plain] view plaincopy

copy \\\\bin\\MainCallerexe \\\\bin\\train_netexe

SET GLOG_logtostderr=1

"//bin/train_netexe" cifar10_quick_solverprototxt

pause

Ubuntu 1404 64位机上用Caffe+MNIST训练Lenet网络 *** 作步骤1将终端定位到Caffe根目录；

2MNIST数据库并解压缩：$ /data/mnist/get_mnistsh

3将其转换成Lmdb数据库格式：$ /examples/mnist/create_mnistsh

执行完此shell脚本后，会在/examples/mnist下增加两个新目录，mnist_test_lmdb和mnist_train_lmdb

4train model：$ /examples/mnist/train_lenetsh

(1)、使用LeNet网络(《Gradient-BasedLearning Applied to Document Recognition》)；

(2)、使用/examples/mnist/lenet_train_testprototxtmodel；

(3)、使用/examples/mnist/lenet_solverprototxtmodel；

(4)、执行train_lenetsh脚本，会调用/build/tools目录下的caffe执行文件，此执行文件的实现是/tools目录下的caffecpp文件；

(5)、执行此脚本后，会生成几个文件，其中/examples/mnist/lenet_iter_10000caffemodel则是最终训练生成的model文件；

(6)、以上默认的是在GPU模式下运行，如果想让其在CPU模式下运行，只需将lenet_solverprototxt文件中的solver_mode字段值由原来的GPU改为CPU即可。

1 cifar10数据库 60000张3232 彩色 共10类 这是binary格式的，所以我们要把它转换成leveldb格式。 2 在/caffe-windows/examples/cifar10文件夹中有一个 convert_cifar_datacpp 将他include到MainCallercpp中。

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