• Python 3
• TensorFlow >= 1.8.0
• Numpy

• alexnet.py: 定义alexnet网络结构
• finetune.py: finetune过程代码
• datagenerator.py: 输入数据封装器
• validate_alexnet_on_imagenet.ipynb: 测试预训练模型的正确性
• images/*: 测试图片
• data/dataset/: 存放训练数据集，按类别分文件夹存放
• data/gen_txt.py：生成datagenerator.py所需的train.txt 和 val.txt
• test.py：测试finetune训练效果

1.下载alexnet预训练模型，放到根目录下；

2.将目标数据集放到data/dataset目录下；

3.修改data/gen_txt.py中的dataset_dir为目标数据集；

4.在data/目录下运行命令：python gen_txt.py，即可生成相应的train.txt 和 val.txt；

5.在根目录下运行命令：python finetune.py 即可运行。

train.txt 示例:
/path/to/train/image1.png 0
/path/to/train/image2.png 1
/path/to/train/image3.png 2
/path/to/train/image4.png 0
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