caffe官网上的example中的例子，如果环境配对都能跑出来，接下来跑Notobook Example中的程序，都是python写的，这些程序会让你对如何使用caffe解决问题有个初步的了解(http://www.cnblogs.com/dupuleng/articles/4242983.html)
即然用到python，那么就要确定安装了python，并且pycaffe编译通过，还要安装一些依赖项：
sudo apt-get install python-numpy python-scipy python-matplotlib python-sklearn python-skimage python-h5py python-protobuf python-leveldb python-networkx python-nose python-pandas python-gflags Cython ipython
其中matplotlib是用来进行绘图的，非常方便。在深度学习中，我们经常会通过将中间结果显示来观察学习到的特征，因此掌握matplotlib相当重要。
在使用matplotlib时需要注意一个问题，先看示例
import matplotlib.pyplot as plt input_image = caffe.io.load_image(IMAGE_FILE) plt.imshow(input_image) #显示 plt.show()
最后一唏的plt.show()必须有，要不然不会显示绘图，在caffe的例子中并没有注明这一点。
如果你有多幅图像要显示，可以像matlab一样使用subplot
import matplotlib.pyplot as plt plt.figure() plt.subplot(1,2,1) plt.bar(left = (0,1),height = (1,0.5),width = 0.35) plt.subplot(1,2,2) plt.bar(left = (0,1),height = (1,0.5),width = 0.35) plt.show()
如果想每幅图单独显示，可以在每次绘图前新建一个绘图区
import matplotlib.pyplot as plt plt.figure() plt.bar(left = (0,1),height = (1,0.5),width = 0.35) plt.figure() plt.bar(left = (0,1),height = (1,0.5),width = 0.35)
plt.show()