为了将脸部表情端到端系统化的再训练
附录1 :
darknet深度学习框架源代码分析：详细的中文注释，实现框架原理和语法分析
3359 github.com/HGP vision/darknet
darknet是一个轻量级的完全基于c和CUDA的开源深度学习框架，主要特点是安装方便，无依赖关系(可以不用OpenCV )，可移植性非常好，支持CPU和GPU两种计算方式
与TensorFlow相比，darknet功能并不强大，但这也是darknet的优势：
darknet完全用c语言实现，没有依赖关系。 当然也可以使用OpenCV，但只需使用它来显示图像或提高视觉化。
darknet支持CPU (所以没有GPU也没关系)和GPU。 当然最好使用cuda/cudnn、GPU )
因为重量轻，没有TensorFlow那样强大的API，我觉得有另一种口味的灵活性，适合研究基础，从基础上的改善和扩展更容易；
darknet的实现与caffe的实现有相似之处，熟悉darknet，相信有助于对caffe下手；
附录2 :
作者：知道的用户
链接： https://www.zhi Hu.com/question/51747665/answer/145607615
来源：知乎
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darknet中最重要的三个struct定义是network_state、network、layer； 新版本的network_state已经嵌入到network中。
代码可以首先忽略gpu部分，根据网络层的种类不同，用layer内的函数指针forward backward和update定义本种类的执行规则。 connected layer有forward _ connected _ layer backward _ connected _ layer三种方法，gru layer等也一样
运算只在blas.c和gemm.c上进行，网络运算在network.c.c上最重要的是train_network_datum、train_networks、train_networks
train_network_datum是输入数据的float_pair，并且是float *x、float *y对；
train_networks在network_kernel.cu中以并发线程方式进行训练，参数为data；
另一方面，darknet在CPU模式下为单线程，在多个GPU图形模式下train_networks支持多卡运行。 另外，这里也被改造成分布式多主机darknet的运行入口，可以看到训练有素的权重数据集成和scale。
train_network_datum依次运行forward_network {分层前向网络} backward_network {分层前向网络}，以满足次数(* net.seen % suen )
用户定义的网络参数文件由parse_network_cfg处理，培训结果由load_weights读取
主干是这个。
如果需要满足特殊需要的数据源，必须通过浏览data.c获得。
对于cfg轮廓，重点调整(当然所有参数都很重要，可能需要调整)、训练时重点调整的全局参数(decay momentum learning_rate )三者均与收敛速度相关。 policy是一种weights策略，inputs batch (和相关联的subdivisions ) ouputs与数据吞吐量维相关联，最新版本似乎已在此处修改了ouputs。
参考： https://blog.csdn.net/xunan 003/article/details/79932888