一、数据预处理(LMDB、LEVELDB)
(注：虽然lmdb的内存消耗是leveldb的1.1倍，但是lmdb的速度比leveldb快10%至15%，更重要的是lmdb允许多种训练模型同时读取同一组数据集。目前caffe用LMDB)
convert_imageset 【FLAGS】ROOTFOLDER(图片路径) LISTFILE（图片对应。txt文件） DB_NAME（生成的DB文件）
将在指定路径生成train_lmdb test_lmdb(加到train_val.prototxt文件中)
二、训练模型
（首先，修改好train_val.prototxt solver.prototxt文件）
若代码中断 可执行： （接着训练）
三、结果分析（loss accuracy 曲线）
首先将（二）生成的.log文件放入 tools/extra/ 中，随后执行：
./parse_log.sh googlenet.log (所在目录生成 googlenet.log.train googlenet.log.test 两个文件)
./plot_training_log.py.example 0 save.png googlenet.log
数值0的含义：
生成的loss曲线图：
四、画出网络图：