Ubuntu+caffe训练cifar-10数据集
1. 下载cifar-10数据库
ciffar-10数据集包含10种物体分类，50000张训练图片，10000张测试图片。
在终端执行指令下载cifar-10数据集(二进制文件）：
- cd ~/caffe-master
- ./data/cifar10/get_cifar10.sh
在./data/cifar10文件夹下生成5个.bin的训练数据集合1个测试数据集：
2. 生成lmdb以及均值文件
- ./examples/cifar10/create_cifar10.sh
执行之后在./examples/cifar10下生成训练和测试lmdb文件和均值mean.binaryproto文件
3. 根据系统修改运行模式（CPU或GPU）
- sudo gedit ./examples/cifar10/cifar10_quick_solver.prototxt
修改最后一行 solver_mode 的配置为CPU或GPU
4. 执行训练
执行cifar10文件夹下的train_quick.sh开始训练：
- ./examples/cifar10/train_quick.sh
4000次的迭代在CPU上训练耗时约30min，最终精度是84%：
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