Caffe在windows下的安装编译

        本课程是在windows环境下的caffe课程，会从windows环境下的安装编译开始讲起，详细介绍如何使用caffe来训练以及使用深度学习模型，主要使用的是python的接口。

        课程的安排很清晰，首先带着大家安装CPU版本的caffe，然后快速带着大家完成一个MNIST手写数字识别的项目，让大家了解caffe训练模型的大致流程。然后会详细讲到到caffe中的一些重要文件和配置。之后会使用python接口来绘制网络结构图，特征平面图，loss曲线图和accuracy曲线图。

        最后的部分会教大家使用GoogleNet实现图像识别。并详细讲解训练自己的图像识别模型的完整流程。从准备数据，制作标签，图片数据转换，修改网络模型文件，修改超参数文件讲起，一直到把模型训练好，然后通过python接口调用训练好的模型进行图像识别。以及使用迁移学习-Finetune的技术来训练我们的模型，还有snapshot的技术来恢复模型的训练。