cifar10数据训练样本50000张，测试样本10000张，每张为32*32的彩色三通道图片，共分为10类。

下载数据：

sudo sh data/cifar10/get_cifar10.sh

运行成功后，会在 data/cifar10/文件夹下生成一堆bin文件

转换数据格式为lmdb：

sudo sh examples/cifar10/create_cifar10.sh

转换成功后，会在 examples/cifar10/文件夹下生成两个文件夹，cifar10_train_lmdb和cifar10_test_lmdb, 里面的文件就是我们需要的文件。

为了节省时间，我们进行快速训练（train_quick)，训练分为两个阶段，第一个阶段（迭代4000次）调用配置文件cifar10_quick_solver.prototxt, 学习率（base_lr)为0.001

第二阶段（迭代1000次）调用配置文件cifar10_quick_solver_lr1.prototxt, 学习率(base_lr)为0.0001

前后两个配置文件就是学习率(base_lr)和最大迭代次数（max_iter)不一样，其它都是一样。如果你对配置文件比较熟悉以后，实际上是可以将两个配置文件合二为一的，设置lr_policy为multistep就可以了。

base_lr: 0.001
momentum: 0.9
weight_decay: 0.004
lr_policy: "multistep"
gamma: 0.1
stepvalue: 4000
stepvalue: 5000

运行例子：

sudo time sh examples/cifar10/train_quick.sh

 GPU+cudnn大约45秒左右，精度75%左右

 单独CPU训练迭代4000次测试用时40分钟左右，精度69%。

参考文献：http://www.cnblogs.com/denny402/p/5075490.html