21、在 ImageNet 上扩展图像分类模型：从基础到并行训练

在 ImageNet 上扩展图像分类模型：从基础到并行训练

1. 引言

之前我们在猫狗图像的小数据集上训练了图像分类算法，这次我们将挑战更大的数据集——ImageNet。我们将从头开始在 ImageNet 数据集上训练 ResNet - 50 网络。2012 版本的 ImageNet 数据集包含 1,281,167 张训练图像（140 GB）和 50,000 张验证图像（6.4 GB），涵盖 1,000 个类别。如果想进行小规模实验，也可以使用 5 - 10% 的数据集。

2. 准备 ImageNet 数据集

准备 ImageNet 数据集需要大量的存储空间（至少 500 GB）、带宽和耐心，因为下载可能需要数天时间。以下是具体步骤：
1. 注册下载 ：访问 ImageNet 网站，注册下载数据集并接受相关条件，获取用户名和访问密钥。
2. 下载并解压 ：使用 TensorFlow 仓库中的脚本下载并解压数据集，使用 nohup 确保下载过程不会因会话终止而中断。

git clone https://github.com/tensorflow/models.git
export IMAGENET_USERNAME=YOUR_USERNAME
export IMAGENET_ACCESS_KEY=YOUR_ACCESS_KEY
cd models/research/inception/inception/data
mv imagenet_2012_validation_syns