DRML（2016-CVPR）重现过程记录---（3）训练模型

1，准备图片均值二进制文件（利用caffe自带create_imagenet.sh和 make_imagenet_mean.sh 即可）

  由于caffe本身只支持单标签分类（而分类或多分类），所以临时随便写一个二分类的，用caffe自带工具生成二进制均值文件

最后生成mean.binaryproto

2，准备prototxt文件

作者提供了DRML.prototxt和solver.prototxt文件，其中要把目录改成自己的目录，另外DRML.prototxt文件中的Batch层不存在，全部改成BatchNom

solver.prototxt中注意修改测试数据量

3，训练

#train.sh

#!/usr/bin/env sh


#print the log
LOG=/home/hqp/DRML/Log
CAFFE=/home/hqp/DRML/caffe-DRML/caffe/build/tools/caffe.bin


$CAFFE train \
    --solver=/home/hqp/DRML/prototxt/solver.prototxt -gpu all 2>&1 | tee $LOG/train0421_disfa_plus.log