1.将终端定位到Caffe根目录；
2.下载MNIST数据库（http://yann.lecun.com/exdb/mnist/）并解压缩：$ ./data/mnist/get_mnist.sh
3.将其转换成Lmdb数据库格式：$ ./examples/mnist/create_mnist.sh
执行完此shell脚本后，会在./examples/mnist下增加两个新目录，mnist_test_lmdb和mnist_train_lmdb
4.train model：$ ./examples/mnist/train_lenet.sh
(1)、使用LeNet网络(《Gradient-BasedLearning Applied to Document Recognition》)；
(2)、使用./examples/mnist/lenet_train_test.prototxtmodel；
(3)、使用./examples/mnist/lenet_solver.prototxtmodel；
(4)、执行train_lenet.sh脚本，会调用./build/tools目录下的caffe执行文件，此执行文件的实现是./tools目录下的caffe.cpp文件；
(5)、执行此脚本后，会生成几个文件，其中./examples/mnist/lenet_iter_10000.caffemodel则是最终训练生成的model文件；
(6)、以上默认的是在GPU模式下运行，如果想让其在CPU模式下运行，只需将lenet_solver.prototxt文件中的solver_mode字段值由原来的GPU改为CPU即可；
运行结果如下图：
caffe+ubuntu15.04安装教程：http://www.linuxdiyf.com/linux/15900.html
Ubuntu14.04 CuDNN安装（Caffe+Cuda7.0下）：http://www.linuxdiyf.com/linux/13856.html
NVIDIA CuDNN安装说明：http://www.linuxdiyf.com/linux/11369.html
Caffe在Ubuntu 14.04 64bit下的安装：http://www.linuxdiyf.com/linux/13008.html
Caffe+Ubuntu 15.04+CUDA 7.0新手安装配置指南：http://www.linuxdiyf.com/linux/12708.html