机器学习入门（三）：caffe训练过程概况和caffe.bin命令选项

分析训练日志，可以得到如下训练过程：

1 打印出来solver.prototxt

2打印出来train_val.prototxt

3根据网络模型的描述文件，按照各个层的顺序确定训练时，各个层之间如何连接计算，各个层输出的blob的维度，和所需内存大小，最后一层为loss。

4根据网络描述文件，确定测试时，各个层之间如何连接计算和所需内存大小， 维度。

5以上确定了训练网络和测试网络如何搭建。（建好了房子外形）

6根据solver.prototxt的设置，确定如何进行训练（确定内部装修方案）

 （1）先测试一次得到分类accuracy和loss

 （2）然后开始迭代按照次数display

 （3）按照solver中的设置，一个test_interval之后，进行一次测试

7最后得到caffemodel之后，可以进行caffe.bin test -model (接训练网络train_test.prototxt文件) -weights (接训练好的模型) -iterations 100（train_test.prototxt中设置test阶段的batchsize 为100，这里再迭代100次，可以完全覆盖测试集中的1万个样本）

8caffe.bin 除了可以接train/test选项之外，还可以接 time 评估模型执行时间，等其他。