DL学习笔记【15】使用训练好的模型得到分类结果

文件存放位置：

D:\caffe-windows-master\bin\convert_minst_data.exe

D:\caffe-windows-master\bin\test1.jpg

D:\caffe-windows-master\bin\test2.jpg

D:\caffe-windows-master\bin\test3.jpg

D:\caffe-windows-master\include\feature_extraction.hpp

D:\Caffe_windows8.1_16.2\examples\mnist\lenet_iter_30000.caffemodel

D:\Caffe_windows8.1_16.2\examples\mnist\lenet_train_test_deploy.prototxt

其中main.cpp是将caffe工程文件（D:\caffe-windows-master\build_cpu_only\MainBuilder.sln）的convert_mnist_data.cpp替换掉来运行的。

因为自己配置文件，可能会少，就直接用原本的了

使用方法：

1. 运行编译MainBuilder.sln里面的convert_mnist_data，得到convert_minst_data.exe

2. 命令行运行 

convert_minst_data.exe test1.jpg 

即可得到结果。其中test1.jpg是传入.exe文件的参数，大小为32*32的灰度图。

输出各参数含义：

输入图片取0~9x的概率，label序号，label名，总label数11