罗马尼亚硬拉

前转后：添加data、loss、accuracy层 删除input、input_shape。后转前：删掉data、loss、accuracy层 添加input、input_shape。处理的图像的通道数，RGB图像==3；depoly.prototxt 用于inference。train_val.prototxt 用于train。input_shape包含4个dim。第一个：可以自行定义，一般为5。

不断优化自身参数，开始可能10张含笔的图片能判断出5张，不断优化参数，可以判断出10张。模型训练好了之后，给一个不认识的图片，判断是不是含笔，这个过程叫inference。给模型一个数据集，数据集包含一堆图片，每个图片有一个标签，即这个图片是否含笔。想要训练一个能够识别一个图片中有没有笔的模型。训练，一个模型，参数还未被训练。

model train_test.prototxt -weights model.caffemodel（可选）

【代码】caffe-make_runtest。

编译caffe需要用到protobuf，通过dnf install protobuf-devel可以获得3.19版本，但在后续编译caffe时会出现下图报错。，故而需要安装3.6~3.10版本的protobuf。如果出现了版本号，则证明安装成功。如果出现了版本号，则证明安装成功。

没提供deploy.prototxt 需要由train_val.prototxt转换而来。编译caffe需要3.6~3.10版本，否则会报错。openbenchmarking用的工具pts。应该是先装caffe 然后再benchamrk。dnf install只能安装3.19版本。需要从源码编译，这里选择了3.9版本。caffe的gpu模式需要用到cuda。make all会报错。卡在装那一步 缺依赖。