1.在data目录下建立文件夹image1000test200,将训练的图片数据放入train文件中，将测试的数据放入val文件中，同时在image1000test200文件夹下生成两个标签文件train.txt和val.txt,train.txt的文件如下图所示：
注意：图片和标签之间只有一个空格，之前直接下载的别人的标签文件，图片和标签之前有多个空格，导致转换数据格式的时候一直报错：can’t open or find….图片文件
2.转换数据格式，建立.bat文件，内容如下，双击运行即可生成转换好数据格式的数据
对测试数据转换：
SET GLOG_logtostderr=1
Build\x64\Debug\convert_imageset.exe –backend=leveldb –resize_width=32 –resize_height=32 D:\caffe_vs\caffe-master\data\image1000test200\val\ D:\caffe_vs\caffe-master\data\image1000test200\val.txt D:\caffe_vs\caffe-master\data\image1000test200\valldb 0
Pause
对训练数据转换：
SET GLOG_logtostderr=1
Build\x64\Debug\convert_imageset.exe –backend=leveldb –resize_width=32 –resize_height=32 D:\caffe_vs\caffe-master\data\image1000test200\train\ D:\caffe_vs\caffe-master\data\image1000test200\train.txt D:\caffe_vs\caffe-master\data\image1000test200\trainldb 0
Pause
3. 生成均值文件
生成测试文件的均值文件
Build\x64\Debug\compute_image_mean.exe –backend=leveldb D:\caffe_vs\caffe-master\data\image1000test200\valldb D:\caffe_vs\caffe-master\data\image1000test200\val_mean.binaryproto
pause
生成训练文件的均值文件
Build\x64\Debug\compute_image_mean.exe –backend=leveldb D:\caffe_vs\caffe-master\data\image1000test200\trainldb D:\caffe_vs\caffe-master\data\image1000test200\train_mean.binaryproto
pause
4.在image1000test200下新建文件夹train_val,将examples/cifar10下面的cifar10_quick_solver.prototxt文件和cifar10_quick_train_test.prototxt文件拷贝到train_val文件夹中，重命名如下图所示：
然后对这两个文件进行如下修改：
5.最后编写.bat文件，内容如下，双击运行即可
Build\x64\Debug\caffe.exe train –solver=data/image1000test200/train_val/mine_solver.prototxt
pause
训练自己的数据
参考：
http://www.cnblogs.com/newbyang/p/5685358.html
http://blog.csdn.net/zr459927180/article/details/51001536
http://blog.csdn.net/u012878523/article/details/41698209
http://blog.csdn.net/u013657981/article/details/49497753