在VS2013中打开caffe源代码，都能编译成功，下一步应该怎么训练模型

在VS2013中打开caffe源代码，都能编译成功，下一步应该怎么训练模型

你想调用你的模型，最简单的办法是看examples/cpp_classification里面的cpp文件，那是教你如何调用caffe获取分类结果的...（你没接触过caffe的话，建议你直接按照这个文件来操作可能会比较简单，下面我的代码我也不知道没接触过caffe的人看起来难度会有多大）

不过那个代码我看着不太习惯，所以之前自己稍微写了一个简易的版本，不知道怎么上传附件，懒人一个就直接把代码贴在最后了。
先简单解释一下如何使用，把这个代码复制到一个头文件中，然后放在examples里面一个自己创建的文件夹里面，然后写一个main函数调用这个类就可以了，比如：
复制，保存到caffe/examples/myproject/net_operator.hpp，然后同目录下写一个main.cpp，在main函数里面#include "net_operator.hpp"，就可以使用这个类了：
const string net_prototxt = "..."; // 你的网络的prototxt文件，用绝对路径，下面同理
const string pre_trained_file = "..."; // 你训练好的.caffemodel文件
const string img_path = "..."; // 你要测试的图片路径
// 创建NetOperator对象
NetOperator net_operator(net_prototxt, pre_trained_file);
Blob *blob = net_operator.processImage(img_path);
// blob就得到了最后一层的输出结果，至于blob里面是怎么存放数据的，你需要去看看官网对它的定义

写完main.cpp之后，到caffe目录下，make，然后它会编译你写的文件，对应生成的可执行文件。比如按我上面写的那样，make之后就会在caffe/build/examples/myproject文件夹里面生成一个main.bin，执行这个文件就可以了。因为生成的可执行文件并不是直接在代码目录下，所以前面我建议你写的路径用绝对路径

另外如果你要获取的不是最后一层的输出，你需要修改一下processImage函数的返回值，通过NetOperator的成员变量net_来获取你需要的blob，比如有个blob名称为"label"，你想获取这个blob，可以通过net_->blob_by_name("label")来获取，当然获取到的是shared_ptr >类型的，搜一下boost shared_ptr就知道跟普通指针有什么不同了