本博文是博主的处女作，不足之处欢迎读者指教。
博文写的是基础东西，大神请绕道。本文所写的是配好caffe后跑第一个例子，博主当初摸索了许久，在网上找了各种资料，基本上都是讲Linux系统下跑模型的例子，还有的是利用bat文件跑，我尝试了那些方法都没成功，最后还是在命令窗口敲命令才成功。这里我把在windows系统下的操作步骤阐述一下。
我的环境：wind10 CUDA7.5 VS2013
读者环境要求：在windows下正确配好了caffe,至于你是win7/8/10 都可以，重要事情再说一遍：windows下正确配好了caffe
配caffe暂时没时间写博文，有时间了再写。
Step1 : 进入命令窗口
这里说一个进入命令窗口的快捷方法：
用鼠标点一下你配好的caffe-master（有些人肯是caffe-window）文件夹，即选中了该文件夹，然后按住Shift键并鼠标右击该文件夹，在“打开”选项下方有“在此处打开命令窗口（W）”选项，点击该选项即可进入命令窗口。如下图所示
不要奇怪我的命令窗为什么是灰色的，这个是可以自己设置的，默认是黑底白字。
Step2： 下载MNIST数据
下载mnist数据集解压后得到的四个文件就如下图所示：
附上mnist数据集下载链接：链接
PS:把如上四个文件解压到./caffe-master/data/mnist文件夹中。
Step3： 数据转成lmdb格式
在命令窗里敲命令：.\Build\x64\Release\convert_mnist_data.exe -backend=lmdb .\data\mnist\train-images.idx3-ubyte .\data\mnist\train-labels.idx1-ubyte .\examples\mnist\mnist_train_lmdb
最好复制粘贴，免得出错，不要多复制空格，这个小点‘.’不要忘记复制。这个命令运行完，在\caffe-master\examples\mnist文件夹下会生产一个名为mnist_train_lmdb的文件夹，里面有data和lock两个文件。这就表示训练数据就生成了。
接下来生产测试数据，方法类似。
在命令窗里敲命令：.\Build\x64\Release\convert_mnist_data.exe -backend=lmdb .\data\mnist\t10k-images.idx3-ubyte .\data\mnist\t10k-labels.idx1-ubyte .\examples\mnist\mnist_test_lmdb
这个命令运行完，在\caffe-master\examples\mnist文件夹下会生产一个名为mnist_test_lmdb的文件夹，里面有data和lock两个文件。这表示测试数据就成功生成了。
Step4： 训练自己的模型
你可以选择时在GPU or CPU上训练，通过修改lenet_solver.prototxt文件的最后一行来决定，该文件的位置\examples\mnist\lenet_solver.prototxt，打开这个文件可以用记事本。如果用GPU训练就改成这样： solver_mode:GPU
修改完记得保存，然后在命令窗里敲一下命令：.\Build\x64\Release\caffe.exe train -solver=.\examples\mnist\lenet_solver.prototxt 即可开始训练
训练完成后如上图，这里我为了节约时间迭代1000次，你如果不修改应该是迭代10000次。通过修改lenet_solver.prototxt文件“max_iter”参数为1000即可，你可以按自己的需要修改。
训练完成后，会在\caffe-master\examples\mnist文件夹下生成如上图四个文件，分别是迭代5000次和10000次时保存的训练模型。
*Step5： 测试模型
在命令窗口敲命令：.\Build\x64\Release\caffe.exe test -model=examples/mnist/lenet_train_test.prototxt -weights=examples/mnist/lenet_iter_10000.caffemodel
即可开始测试
测试过程很快，上图是测试结果。到这里所有步骤都结束了，大功告成！
PS：复制命令时，一定要检查是否多复制了空格。
如果你觉得对你有点帮助，请帮顶一个。