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Caffe入门以及迁移学习(Fintune)的方法

1. 阅读官网资料

Caffe官网

2. 下载最近的Caffe代码，配置Caffe开发环境

Caffe代码仓库 

从源代码编译Caffe比较复杂，推荐使用docker获取配置好的caffe开发环境，Docker配置Caffe的步骤请参考博文

3. 运行Caffe提供的各个示例，Caffe提供Python接口和原生的C++实现的命令行接口

Notebook Examples: PyCaffe

Command Line Examples: C++ Caffe

4. 看完上面的资料，了解Caffe的接口。从头训练深度学习模型，需要大量标记好的图像，还需要大量的时间才能得到一个可用的模型。因为初期一般建议使用 Fintune或者迁移学习的方法获取自定义的深度学习模型。

除了官网提供的示例  Fine-tuning CaffeNet for Style Recognition on “Flickr Style” Data，

还可以参考下面的花朵识别的示例，

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