实验流程
1.数据集准备
获取训练图片集与验证图片集，并产生train.txt与val.txt，内容为图片路径与分类标签；将图片进行大小重设，设置为256*256大小；使用create_imagenet.sh脚本将2组图片集转换为lmbp格式。
2.计算图像均值
使用make_imagenet_mean.sh计算图像均值，产生imagenet_mean.binaryproto文件。
3.设置运行参数
拷贝caffe-master/model/bvlc_reference_caffenet中的文件，修改train_val.prototxt，solver.prototxt并进行路径的修改；拷贝caffe_master/examples/imagenet中的train_caffnet.sh文件，对路径进行修改。
4.运行train_caffnet.sh
参考：
官方：
/gathered/examples/imagenet.html
图文：
/content/2488948.html
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