最近、勉强のため、ついでにreadmeを翻訳しました.md. (シロはまだあまり使わない癖があるのでmarkdown^)初心者なので、足りないところや悪いところがあったら、みんなで指正を交流して、一緒に勉強してほしいです.ここに芯が!
*訳者:Yougrianes*

=================================================================in_docs:true(訳者はそれがどういう意味か分からない)priority:1

ImageNetの醸造

このチュートリアルでは、自分のデータを用意して、自分のモデルを訓練することができます.ImageNetで訓練されたネットワーク(Network)がほしいだけなら、訓練には多くのエネルギーが必要であり、地球温暖化に深い憎しみがあるため、訓練されたCaffeNet modelを提供しています.以下のURLリンクで説明しています.model zoo.

データの準備

このチュートリアルでは、すべてのパスが指定され、すべてのコマンドがcaffeのルートディレクトリの下で実行されると仮定します(all commands are executed from the root caffe directory).
ImageNetを通じて、ILSVVRC 12(Large Scale Visual Recognition Challenge)が挑戦することを意味しますが、ImageNet全体で簡単にトレーニングできます.より大きなハードディスクストレージとより長いトレーニング時間しか必要ありません.*
ImageNetトレーニングデータと検証データ(validation data)をダウンロードし、コンピュータに次のように格納していると仮定します.

/path/to/imagenet/train/n01440764_10026.JPEG
/path/to/imagenet/val/ILSVRC2012_val_00000001.JPEG

まず、トレーニングのための補助データ(auxiliary data)を用意する必要があります.これらのデータはここでダウンロードできます.

./data/ilsvrc12/get_ilsvrc_aux.sh

訓練と検証の入力は「train.txt’および「val.txt」に記述され、そのテキストにはすべてのファイルおよびラベルがリストされている.ラベルにはILSVRC devkit(開発パッケージ)とは異なるインデックス(indexing)が使用されています.同義語セット(fort the synset names in their ASCII order)をASCII順に分類し、0から999にラベルを添付します.「synset_」を参照words.txt’はsynset-name標定とマッピング(synset/name mapping)を行うために使用される.
その前に、画像のサイズを256*256に調整したいかもしれません.デフォルト設定では、クラスタ環境で「地図マッピングと縮小帰約」(mapreduce)、(one may banift from resizing images in a parallel fashion,using mapreduce.)を使用することによって、このことを明確にすることはできません.例えば、Yangqingは彼の軽量級[mincepie](http://github.com/Yangqing/mincepie)バッグです.もっと簡単にするのが好きなら、shellコマンドを使ってもいいです.例えば、次のようにします.

for name in /path/to/imagenet/val/*.JPEG;  to
	convert -resize 256*256\! $name $name
done

「examples/imagenet/create_imagenet.sh」を参照してください.必要に応じてトレーニングセットとテストセットのパスを設定し、画像サイズを再調整していない場合は「RESIZE=true」を設定して、すべての画像を256*256に調整してください.これでleveldbs:'examples/imagenet/create_を簡単に作成できます.imagenet.sh’.注意:'examples/imagenet/ilsvrc 12_train_leveldb'と'examples/imagenet/ilsvrc 12_val_leveldb’は今回の実行前には存在しなかったはずだ.スクリプトによって作成されます.'GLOG_logtostderr=1’
(続きは、Caffeの公式サイトにこれがあることに気づいたので・・・大変でしたT_T)http://caffe.berkeleyvision.org/gathered/examples/imagenet.html