caffe模型訓練流程
準備訓練集與測試集，把相應的放在對應的目錄下。如：訓練目錄：e：/data/train/ ,測試目錄: e：/data/test/。同時編寫相應的指令碼檔案存放所對應的列表清單，即train.txt和test.txt(列表清單中與對應的進行一一對應)；
step2：轉換為對應的lmdb資料格式；
深度學習（caffe）原始資料格式為（jpg,jpeg,png,tif），同時大小格式不統一。而在（caffe）深度學習中經常使用的資料型別是lmdb或leveldb，因此需要把轉換為相對應的資料庫格式（lmdb為常用格式，效率較高）。
caffe工具自帶的有convert_imageset.exe可執行工具，需要輸入相對應的引數格式即可生成。
#!/usr/bin/en sh
data=e:/testdata/second-train-model
rm -rf $data/img_train_lmdb
e:/caffe-gpu-matlab/caffe-master/build/x64/release/convert_imageset.exe --shuffle \
--resize_height=256 --resize_width=256 \
e:/testdata/second-train-model/train/ \
$data/train.txt \
$data/img_train_lmdb
以上是訓練資料格式的轉換，同理把測試轉換為相應的lmdb資料格式。
step3:計算均值檔案並儲存
減去均值再訓練，會提高訓練速度和精度，因此，一般都會有這個操作。caffe程式提供了乙個計算均值的檔案compute_image_mean.exe，直接呼叫。
編輯以下檔案並儲存；
data=e:/testdata/second-train-model
tools=e:/caffe-gpu-matlab/caffe-master/build/x64/release
$tools/compute_image_mean.exe $data/img_train_lmdb \
$data/imagenet_mean.binaryproto
echo "done."
step4:建立模型並編寫配置檔案
caffe自帶四個模型檔案位於...\caffe-master\models資料夾下面，在這我們使用caffenet模型。複製其中的solver.prototxt train_val.prototxt，修改其中的配置檔案符合自己的程式需要！
solver.prototxt配置檔案如下：
net:"e:/testdata/second-train-model/train_val.prototxt" #訓練檔案路徑
test_iter: 10 #test_iter* batchsize（測試集的）=測試集的大小
test_interval: 2 #表示訓練的時候，每迭代500次就進行一次測試
base_lr: 0.001 #學習率
lr_policy: "step" #學習率變化規律
gamma: 0.1 #學習率變化指數
stepsize: 100000 #學習率變化頻率
display: 20 #螢幕顯示間隔
max_iter: 1000 #總迭代次數1000
momentum: 0.9 #動量
weight_decay: 0.0005 #權重衰減
snapshot: 500 #500次儲存一次快照
snapshot_prefix:"e:/testdata/second-train-model/caffenet_train" #模型儲存路徑
solver_mode: gpu #cpu或gpu
注：配置檔案預設採用sgd（梯度下除法模式）；
train_val.prototxt配置檔案如下：
name: "caffenet"
layer }
dim：10表示對待識別樣本進行資料增廣的數量，該值的大小可自行定義。但一般會進行5次crop，將整幅影象分為多個flip。該值為10則表示會將待識別的樣本分為10部分輸入到網路進行識別。如果相對整幅影象進行識別而不進行影象資料增廣，可將該值設定為1
layer {
name: "fc8"
type: "innerproduct"
bottom: "fc7"
top: "fc8"
inner_product_param {
num_output: 5 #設定成自己的樣本種類個數
layer {
name: "prob"
type: "softmax"
bottom: "fc8"
top: "prob"
編寫指令碼檔案並儲存為.sh或.bat執行
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