tiny-dnn跑起来
github: https://github.com/tiny-dnn/tiny-dnn#build
先上github下载tiny-dnn的源码
这个深度学习框架可以在多平台运行，而且不依赖任何的库，是新人上手的好项目
但是这个项目本身不带makefile
如果想在ubuntu下面运行，需要先用跨平台的编译工具cmake来生成makefile文件
故我先安装一个cmake工具,去下面的官网下载
我下载的版本是 cmake-3.8.0-rc3.tar.gz
然后 tar -zxvf 这个命令来解压
解压之后有个文件bootstrap脚本文件，这个是安装必不可少的
然后运行以下命令安装cmake
$sudo ./bootstrap &&sudo make &&sudo make install
然后解压 tiny-dnn-master.zip
cd 到解压出来的目录下
现在开始选择所需要开启的一些外挂
主要是一些提高运行速度的并行库啥的，我现在第一遍跑，不打算打开这些加速外挂
我先把例子跑一跑 需要BUILD_EXAMPLES=ON ，BUILD_TESTS=ON
执行下面的命令进行cmake
$ cmake -BUILD_EXAMPLES=ON -BUILD_TESTS=ON .
然后在tiny-dnn-master文件夹下面会生成一个makefile文件啦
然后直接
$ make
接下来开始喝杯咖啡，稍等一会儿
这个时候你可以打开tiny-dnn-master文件夹下面的example文件夹，或者test文件夹，你会看见生成一个个的可执行文件
这样ubuntu下可以运行的可执行文件就准备好了
这个时候可以开始跑代码啦，先在线训练一个mnist数据集玩一玩(使用妙算的同学不建议跑这个，有可能三个小时就过去了，我是在台式机上跑的，花费约四、五分钟)
$ ./examples/example_mnist_train data
然后继续喝杯咖啡，小憩一会。
好的，训练结束，效果如图
准确率为99.1％
反正这是一个轻量级平台，效果相当不错啦.
现在我们开始识别吧
你需要搞一张手写体图片，像下面这样
4.bmp
将这张图片存在某个目录下,我是存放在example文件夹下面的
然后运行
$ ./examples/example_mnist_test examples/.bmp
结果如下
可以看出，4是准确识别出来了哦（4排名第一，7排名第二，1排名第三）.
有什么问题我再更新吧，今天先到这里。
update -- 2017-3-30
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