前言
如何使用《caffe21天實戰》第六章訓練好的LeNet-5模型權值文件(caffe_root/examples/mnist//lenet_iter_10000.caffemodel )測試自己的手寫體數據集呢，本來思路爲按照這篇文章http://blog.csdn.net/sinat_30071459/article/details/50501689嘗試使用ImageNet裏寫好的腳本create_imagenet.sh將待預測圖片集直接轉換爲lmdb格式，之後使用命令行$ ./build/tools/caffe.bin test -modle **.prototxt -weights ***.caffemodel -iterations n 進行測試，不過失敗了。經網上查找資料，發現了以下幾種解法
(1)文章http://blog.csdn.net/roach_zfq/article/details/53426890的方法使用Matlab將圖片轉爲mnist格式，再轉換爲lmdb格式，之後使用命令行./build/tools/caffe.bin
test -modle **.prototxt -weights ***.caffemodel -iterations 1 測試單張圖片。貌似原書作者卜居大牛給出的思路就是這樣的
(2)文章http://blog.csdn.net/xiaohuaibao/article/details/52789466的方法則是使用了caffe提供的C++接口，主要使用了caffe_root/build/examples/cpp_classification/classification.bin，源碼在caffe_root/examples/cpp_classification/classification.cpp，最後使用命令行執行bin文件，可測試單張圖片；
除此外，文章http://blog.csdn.net/lanxueCC/article/details/52948881通過修改classification.cpp實現用訓練好的model文件測試多張圖片的分類
(3)文章http://blog.csdn.net/lanxuecc/article/details/52485077給出python的做法
當然應該還有其他做法，和我一樣的小白可以看看這些，大牛自行忽略。。。