ImageNet标签文件（也叫同义词组文件）也是需要的，用于将预测类别映射到类别名：
1./data/ilsvrc12/get_ilsvrc_aux.sh
使用这些下载的文件，我们可以分类预先准备的猫图像（examples/images/cat.jpg），使用命令：
1../build/examples/cpp_classification/classification.bin \
2.models/bvlc_reference_caffenet/deploy.prototxt \
3.models/bvlc_reference_caffenet/bvlc_reference_caffenet.caffemodel \
4.data/ilsvrc12/imagenet_mean.binaryproto \
5.data/ilsvrc12/synset_words.txt \
6.examples/images/cat.jpg
输出应该是：
1.---------- Prediction for examples/images/cat.jpg ----------
2.
3.0.3134 - "n02123045 tabby, tabby cat"
4.
5.0.2380 - "n02123159 tiger cat"
6.
7.0.1235 - "n02124075 Egyptian cat"
8.
9.0.1003 - "n02119022 red fox, Vulpes vulpes"
10.
11.0.0715 - "n02127052 lynx, catamount"
提高性能
为了进一步提高性能，你需要更多的利用GPU，这里是一些准则：
尽早将数据转移到GPU上，在这里完成所有的预处理操作。
如果你同时分类许多图像，应该使用批处理（许多独立图像在一次运行中被分类）。
使用多线程分类确保GPU被充分利用，不要等待I/O阻塞CPU线程。
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