Caffe默认情况会安装在CAFFERROOT,就是解压到那个目录,例如:

home/username/caffe-master,

所以下面的工作,默认已经切换到了该工作目录。下面的工作主要是,用于测试Caffe是否工作正常,不做详细评估。具体设置请参考官网 :
http://caffe.berkeleyvision.org/gathered/examples/mnist.html

1. 数据预处理
可以用下载好的数据集,也可以重新下载,我网速快,这里就偷懒直接下载了,具体操作如下:
$ cd data/mnist
$ sudo sh ./get_mnist.sh

2. 重建LDB文件,就是处理二进制数据集为Caffe识别的数据集,以后所有的数据,包括jpe文件都要处理成这个格式
$ cd examples/mnist
$ sudo sh ./create_mnist.sh (sudo sh examples/mnist/create_mnist.sh)

生成mnist-train-leveldb/ 和 mnist-test-leveldb/文件夹,这里包含了LDB格式的数据集
PS: 这里可能会遇到一个报错信息:
Creating lmdb...
./create_mnist.sh: 16: ./create_mnist.sh: build/examples/mnist/convert_mnist_data.bin: not found

解决方法是,直接到Caffe-master的根目录执行,实际上新版的Caffe,基本上都得从根目录执行。
~/caffe-master$ sudo sh examples/mnist/create_mnist.sh

3. 训练mnist
$ sudo sh examples/mnist/train_lenet.sh

至此,Caffe安装的所有步骤完结,下面是一组简单的数据对比,实验来源于MNIST数据集,主要是考察一下不同系统下CPU和GPU的性能。可以看到明显的差别了,虽然MNIST数据集很简单,相信复杂得数据集,差别会更大,Ubuntu+GPU是唯一的选择了。

                

测试平台:i7-4770K/16G/GTX 770/CUDA 6.5
                MNIST Windows8.1 on CPU:620s
                MNIST Windows8.1 on GPU:190s
                MNIST Ubuntu 14.04 on CPU:270s
                MNIST Ubuntu 14.04 on GPU:160s
                MNIST Ubuntu 14.04 on GPU with cuDNN:35s
                Cifar10_full on GPU wihtout cuDNN:73m45s = 4428s (Iteration 70000)
                Cifar10_full on GPU with cuDNN:20m7s = 1207s (Iteration 70000)

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