Ubuntu 我想知道如何使用典型的模型，如谷歌网

我开始学习深度学习。 我想识别（分类）我自己的图像

我了解到有AlexNet和GoogLeNet作为深度学习的代表模式。 我正在考虑用这个模型来确定我的图像数据

当使用您自己的图像数据时，应该更改名为prototxt的文件的哪一部分？ 是否可以更改这部分数据？ 我想用的是一个128px*128px的普通（？）彩色图像。使用CIFAR-10 prototxt文件时，它被设置为（dim:1 dim:3 dim:255 dim:255）

此外，是否可以在transform_param部分使用名为mean image（mean.binaryproto）的文件

这可能是基本的，但你能告诉我如何设置吗

部署（Caffe）

列车（Caffe）

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是否要从数据集生成模型？是否要从数据集生成模型？

  name: "data"
  type: "Input"
  top: "data"
  input_param { shape: { dim: 10 dim: 3 dim: 224 dim: 224 } }
}

name: "GoogleNet"
layer {
  name: "data"
  type: "Data"
  top: "data"
  top: "label"
  include {
    phase: TRAIN
  }
  transform_param {
    mirror: true
    crop_size: 224
    mean_value: 104
    mean_value: 117
    mean_value: 123
  }
  data_param {
    source: "examples/imagenet/ilsvrc12_train_lmdb"
    batch_size: 32
    backend: LMDB
  }
}
layer {
  name: "data"
  type: "Data"
  top: "data"
  top: "label"
  include {
    phase: TEST
  }
  transform_param {
    mirror: false
    crop_size: 224
    mean_value: 104
    mean_value: 117
    mean_value: 123
  }
  data_param {
    source: "examples/imagenet/ilsvrc12_val_lmdb"
    batch_size: 50
    backend: LMDB
  }
}