LetNet是Caffe入门级的网络模型，是一个用来识别手写数字的最经典的卷积神经网络（CNN）,是Yann LeCun在1998年设计并提出的。 home/fc/caffe/' #添加系统环境变量/home/fc/caffe/python sys.path.insert(0,caffe_root + 'python') #指定LetNet images/test-image_0.bmp' #caffe接口载入文件 input_image = caffe.io.load_image(IMAGE_FILE,color = False) #载入LetNet
前面我们深入分析了 lenet.prototxt 这个网络参数描述文件，但是这是对广义 LetNet-5 网络进行描述的。 在实际训练和测试中，LetNet-5 网络 稍有不同，那么针对 训练和测试， Caffe 又是如何定义 LetNet-5 网络 了？
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在 LeNet5的深入解析 我们已经对 LetNet-5 网络结构做出了详细的描述，接下来我们将深入分析 Caffe 中怎么使用 LetNet-5 的这个模型进行预测。 Caffe 中关于 LetNet-5 的实现文件主要存放于 https://github.com/BVLC/caffe/tree/master/examples/mnist 第一步是进行 Caffe 的安装 接着看看在 Caffe 中怎么用 LetNet-5 进行训练和测试，整个流程如下：（先cd到 Caffe 的根目录下） 1）下载 minist 数据的命令： $ cd data/mnist -5 网络模型，在 lenet.prototxt 中描述了广义的LetNet-5网络层设置，在 lenet_train_test.prototxt 中描述了 LetNet-5 训练和 测试时各网络层的设置 不然报错 5) 现在我们有了训练数据、网络模型、指定了相关训练参数，可以开始训练网络 LetNet-5 了，使用下面的命令： $.
https://blog.csdn.net/zhangjunhit/article/details/53611240 对于 LetNet-5 这个模型，在训练和测试时涉及到一些参数，
./build/tools/caffe.bin time -model examples/mnist/lenet_train_test.prototxt ...
article/details/53583127 在 https://github.com/BVLC/caffe/blob/master/examples/mnist 是Caffe关于LetNet 下面我们来看看 Caffe 是如何定义和描述 LetNet-5 网络模型： 对于 LetNet-5 广义模型描述文件是 lenet.prototxt 下面我们来详细看看 lenet.prototxt
卷积神经网络（二） ——LetNet-5、AlexNet、VGG-16、残差网络 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 本文主要介绍几种卷积网络模型，学习它们的结构、组成、特点等。 二、LetNet-5 ? 如上图所示，LeNet-5是较早的一个卷积神经网络，在1998年的时候被提出。这个网络一大特点，是那时候计算机处理速度不快，因此网络整个的设计都比较小，总参数约6万个。
文件：去掉CPU_ONLY:= 1的注释 注意：-j8表示使用多核进行编译，8是核心个数 $ make all $ make test $make runtest 接着看看在 Caffe 中怎么用 LetNet lmdb/ (对应训练集) 和 examples/mnist/mnist_test_lmdb/ （对应测试集或验证集）两个目录，每个目录下都有两个文件： data.mdb和lock.mdb 3）定义 LetNet -5 网络模型，在 lenet.prototxt 中描述了广义的LetNet-5网络层设置，在 lenet_train_test.prototxt 中描述了 LetNet-5 训练和 测试时各网络层的设置 max_iter: 1000 # snapshot intermediate results snapshot: 500 现在我们有了训练数据、网络模型、指定了相关训练参数，可以开始训练网络 LetNet /examples/mnist/train_lenet.sh，训练完成之后，我们得到了一个关于 LetNet-5 在 mnist 数据上的模型 caffemodel 6）使用训练好的模型对数据进行预测，
chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn* GTX1080 LetNet
api.nuget.org/v3/index.json 如果慢，添加https://nuget.cdn.azure.cn/v3/index.json，如上图 添加方法参考 https://www.cnblogs.com/letnet
cuda/lib64 $ sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn* GTX1080Ti LetNet
早在1998年，LeCun大神发布的LetNet-5模型中就会出，图像空域内具有局部相关性，卷积的过程是对局部相关性的一种抽取。
usr/lib /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial /usr/local/cuda-9.1/targets/x86_64-linux/lib # GTX1080 LetNet
例如，LetNet由于由全连接层，输入就只能是28 x 28的。
LetNet-5 的意义 开创了卷积神经网络用于图像识别的先例，让模型直接作用于图像而不是人工提取的特征，大大减少了人工的操作。但囿于当时的计算限制，没能在更多任务上取得很好的效果。
▌第四至六章：经典网络、CNN、RNN 第四章主要是LetNet、AlexNet、ZFNe、VGG、GoogleNet、Inception 等经典网络模型结构、模型特点的解读。
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