立即學習:https://edu.csdn.net/course/play/5278/95930?utm_source=blogtoedu
num_shards 一個record文件最好放1000張圖片，（1800張圖分兩個record）
flower_root 文件目錄要改成自己的
190行：下載網上的數據集，註釋掉
210行：把解壓的文件（臨時）刪除掉，註釋
python download_and_convert_data.py --dataset_name=flowers --dataset_dir=***(tfrecord存放位置)
生成兩個train和兩個validation和一個labels
把flowers.py數據集個數和類別數修改爲實際情況
模型選擇
收斂速度：學習快慢
泛化能力：舉一反三
選inceptionV4
下載預訓練模型
http://sebastianruder.com/optimizing-gradient-descent/
啓動訓練
不想寫了想知道自己看是每項配置是幹什麼用吧
要設置用哪塊顯卡
先跑train，再跑accuracy
過程監控
結果評估
測試和上線
沒看完，有空再說吧。講得挺好，就是和我需要的不是一個東西...