第三卷 第四章 在ImageNet上训练AlexNet

        在上一章中，我们详细讨论了 ImageNet 数据集；具体来说，数据集的目录结构和所使用的支持元文件为每个图像提供了类标签。 我们定义了两组文件：

        1. 一个配置文件，允许我们在 ImageNet 上训练卷积神经网络时轻松创建新实验。

        2. 一组实用程序脚本，用于准备将数据集从磁盘上的原始图像转换为有效打包的mxnet记录文件。

        .rec 文件只需要生成一次——我们可以将这些记录文件重用于我们希望执行的任何 ImageNet 分类实验。

        配置文件本身也是可以复用的。我们将对 VGGNet、GoogLeNet、ResNet 和 SqueezeNet 使用相同的配置文件——配置文件的唯一方面需要在以下情况下更改 在 ImageNet 上训练一个新网络是：

        1. 网络架构的名称（嵌入在配置文件名中）。

        2.批量大小。

        3. 用于训练网络的 GPU 数量（如果适用）