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Caffe 深度学习框架上手教程 - OPEN 开发经验库 http://www.open-open.com/lib/view/open1421995285109.html
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Caffe的优势Caffe的网络定义数据及其导数以blobs的形式在层间流动。Caffe的各层定义训练网络安装了CUDA之后，依次按照Caffe官网安装指南安装BLAS、OpenCV、Boost即可。Caffe跑跑MNIST试试让Caffe生成的数据集能在Theano上直接运行Caffe (CNN, deep learning) 介绍Caffe深度学习之图像分类模型AlexNet解读
Caffe是一个清晰而高效的深度学习框架，本文详细介绍了caffe的优势、架构，网络定义、各层定义，Caffe的安装与配置，解读了Caffe实现的图像分类模型AlexNet，并演示了CIFAR-10在caffe上进行训练与学习。
Caffe是一个清晰而高效的深度学习框架，其作者是博士毕业于UC Berkeley的 贾扬清，目前在Google工作。
Caffe是纯粹的C++/CUDA架构，支持命令行、Python和MATLAB接口；可以在CPU和GPU直接无缝切换：
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Caffe::set_mode(Caffe::GPU);
Caffe的优势
上手快：模型与相应优化都是以文本形式而非代码形式给出。 Caffe给出了模型的定义、最优化设置以及预训练的权重，方便立即上手。速度快：能够运行最棒的模型与海量的数据。 Caffe与cuDNN结合使用，测试AlexNet模型，在K40上处理每张图片只需要1.17ms.模块化：方便扩展到新的任务和设置上。 可以使用Caffe提供的各层类型来定义自己的模型。开放性：公开的代码和参考模型用于再现。社区好：可以通过BSD-2参与开发与讨论。
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Caffe的网络定义
Caffe中的网络都是有向无环图的集合，可以直接定义：
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name:
"dummy-net"
layers {name:
"data"
…}
layers {name:
"conv"
…}
layers {name:
"pool"
…}
layers {name:
"loss"
…}
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数据及其导数以blobs的形式在层间流动。
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Caffe的各层定义
Caffe层的定义由2部分组成：层属性与层参数，例如
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name:
"conv1"
type
:CONVOLUTION
bottom:
"data"
top
:
"conv1"
convolution_param{
num_output:20
kernel_size:5
stride:1
weight_filler{
type
:
"xavier"
}
}
这段配置文件的前4行是层属性，定义了层名称、层类型以及层连接结构（输入blob和输出blob）；而后半部分是各种层参数。
Blob
Blob是用以存储数据的4维数组，例如
对于数据：Number*Channel*Height*Width对于卷积权重：Output*Input*Height*Width对于卷积偏置：Output*1*1*1
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训练网络
网络参数的定义也非常方便，可以随意设置相应参数。
甚至调用GPU运算只需要写一句话：
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solver_mode:GPU
Caffe的安装与配置
Caffe需要预先安装一些依赖项，首先是CUDA驱动。不论是CentOS还是Ubuntu都预装了开源的nouveau显卡驱动（SUSE没有这种问题），如果不禁用，则CUDA驱动不能正确安装。以Ubuntu为例，介绍一下这里的处理方法，当然也有其他处理方法。
生成mnist-train-leveldb/ 和 mnist-test-leveldb/，把数据转化成leveldb格式：
训练网络:
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# sudo vi/etc/modprobe.d/blacklist.conf
# 增加一行 ：blacklist nouveau
sudoapt-get --purge remove xserver-xorg-video-nouveau
#把官方驱动彻底卸载：
sudoapt-get --purge remove nvidia-*
#清除之前安装的任何NVIDIA驱动
sudo
service lightdm stop
#进命令行，关闭Xserver
sudo
kill
all Xorg
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安装了CUDA之后，依次按照Caffe官网安装指南安装BLAS、OpenCV、Boost即可。
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Caffe跑跑MNIST试试
在Caffe安装目录之下，首先获得MNIST数据集：
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cd
data
/mnist
sh get_mnist.sh
生成mnist-train-leveldb/ 和 mnist-test-leveldb/，把数据转化成leveldb格式：
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2
cd
examples
/lenet
sh create_mnist.sh
训练网络:
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1
sh train_lenet.sh
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让Caffe生成的数据集能在Theano上直接运行
不论使用何种框架进行CNNs训练，共有3种数据集：
Training Set：用于训练网络Validation Set：用于训练时测试网络准确率Test Set：用于测试网络训练完成后的最终正确率
Caffe生成的数据分为2种格式：Lmdb和Leveldb
它们都是键/值对（Key/Value Pair）嵌入式数据库管理系统编程库。虽然lmdb的内存消耗是leveldb的1.1倍，但是lmdb的速度比leveldb快10%至15%，更重要的是lmdb允许多种训练模型同时读取同一组数据集。因此lmdb取代了leveldb成为Caffe默认的数据集生成格式。
Google Protocol Buffer的安装
Protocol Buffer是一种类似于XML的用于序列化数据的自动机制。 首先在Protocol Buffers的中下载最新版本： https://developers.google.com/protocol-buffers/docs/downloads 解压后运行：
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.
/configure
$
make
$
make
check
$
make
install
pip installprotobuf
添加动态链接库
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export
LD_LIBRARY_PATH=
/usr/local/lib
:$LD_LIBRARY_PATH
Lmdb的安装
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pip
install
lmdb
要parse（解析）一个protobuf类型数据，首先要告诉计算机你这个protobuf数据内部是什么格式（有哪些项，这些项各是什 么数据类型的决定了占用多少字节，这些项可否重复，重复几次），安装protobuf这个module就可以用protobuf专用的语法来定义这些格式 （这个是.proto文件）了，然后用protoc来编译这个.proto文件就可以生成你需要的目标文件。 想要定义自己的.proto文件请阅读： https://developers.google.com/protocol-buffers/docs/proto?hl=zh-cn
编译.proto文件
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protoc--proto_path=IMPORT_PATH --cpp_out=DST_DIR --java_out=DST_DIR--python_out=DST_DIR path
/to/file
.proto
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--proto_path 也可以简写成-I 是.proto所在的路径
输出路径：
--cpp_out 要生成C++可用的头文件，分别是***.pb.h（包含申明类）***.pb.cc（包含可执行类），使用的时候只要include “***.pb.h”
--java_out 生成java可用的头文件
--python_out 生成python可用的头文件，**_pb2.py，使用的时候
import
**_pb2.py即可
最后一个参数就是你的.proto文件完整路径。
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Caffe (CNN, deep learning) 介绍
Caffe -----------Convolution Architecture For Feature Embedding (Extraction)
Caffe 是什么东东？
CNN (Deep Learning) 工具箱C++ 语言架构CPU 和GPU 无缝交换Python 和matlab的封装但是，Decaf只是CPU 版本。 为什么要用Caffe？
运算速度快。简单 友好的架构 用到的一些库：Google Logging library (Glog): 一个C++语言的应用级日志记录框架，提供了C++风格的流操作和各种助手宏.lebeldb(数据存储)： 是一个google实现的非常高效的kv数据库，单进程操作。CBLAS library（CPU版本的矩阵操作）CUBLAS library (GPU 版本的矩阵操作) Caffe 架构
预处理图像的leveldb构建 输入：一批图像和label （2和3） 输出：leveldb （4） 指令里包含如下信息：
conver_imageset （构建leveldb的可运行程序）train/ （此目录放处理的jpg或者其他格式的图像)label.txt (图像文件名及其label信息)输出的leveldb文件夹的名字CPU/GPU (指定是在cpu上还是在gpu上运行code) CNN网络配置文件
Imagenet_solver.prototxt （包含全局参数的配置的文件）Imagenet.prototxt （包含训练网络的配置的文件）Imagenet_val.prototxt （包含测试网络的配置文件）
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Caffe深度学习之图像分类模型AlexNet解读
在imagenet上的图像分类challenge上Alex提出的alexnet网络结构模型赢得了2012届的冠军。要研究CNN类型DL网络模型在图像分类上的应用，就逃不开研究alexnet，这是CNN在图像分类上的经典模型（DL火起来之后）。
在DL开源实现caffe的model样例中，它也给出了alexnet的复现，具体网络配置文件如下 train_val.prototxt
接下来本文将一步步对该网络配置结构中各个层进行详细的解读（训练阶段）：
各种layer的operation更多解释可以参考 Caffe Layer Catalogue
从计算该模型的数据流过程中，该模型参数大概5kw+。
conv1阶段DFD（data flow diagram）：  conv2阶段DFD（data flow diagram）：  conv3阶段DFD（data flow diagram）：  conv4阶段DFD（data flow diagram）：  conv5阶段DFD（data flow diagram）：  fc6阶段DFD（data flow diagram）：  fc7阶段DFD（data flow diagram）：  fc8阶段DFD（data flow diagram）： 
caffe的输出中也有包含这块的内容日志，详情如下：
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I0721 10:38:15.326920 4692 net.cpp:125] Top shape: 256 3 227 227 (39574272)
I0721 10:38:15.326971 4692 net.cpp:125] Top shape: 256 1 1 1 (256)
I0721 10:38:15.326982 4692 net.cpp:156] data does not need backward computation.
I0721 10:38:15.327003 4692 net.cpp:74] Creating Layer conv1
I0721 10:38:15.327011 4692 net.cpp:84] conv1 conv1
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I0721 10:38:16.722030 4692 net.cpp:151] conv1 needs backward computation.
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in
-place)
I0721 10:38:16.722096 4692 net.cpp:125] Top shape: 256 96 55 55 (74342400)
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in
-place)
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in
-place)
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in
-place)
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in
-place)
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I0721 10:38:16.749050 4692 net.cpp:125] Top shape: 256 256 6 6 (2359296)
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I0721 10:38:17.160148 4692 net.cpp:151] fc6 needs backward computation.
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in
-place)
I0721 10:38:17.160202 4692 net.cpp:125] Top shape: 256 4096 1 1 (1048576)
I0721 10:38:17.160212 4692 net.cpp:151] relu6 needs backward computation.
I0721 10:38:17.160222 4692 net.cpp:74] Creating Layer drop6
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in
-place)
I0721 10:38:17.160258 4692 net.cpp:125] Top shape: 256 4096 1 1 (1048576)
I0721 10:38:17.160265 4692 net.cpp:151] drop6 needs backward computation.
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I0721 10:38:17.342185 4692 net.cpp:84] relu7 fc7 (
in
-place)
I0721 10:38:17.342208 4692 net.cpp:125] Top shape: 256 4096 1 1 (1048576)
I0721 10:38:17.342217 4692 net.cpp:151] relu7 needs backward computation.
I0721 10:38:17.342228 4692 net.cpp:74] Creating Layer drop7
I0721 10:38:17.342236 4692 net.cpp:84] drop7 fc7 (
in
-place)
I0721 10:38:17.342254 4692 net.cpp:125] Top shape: 256 4096 1 1 (1048576)
I0721 10:38:17.342262 4692 net.cpp:151] drop7 needs backward computation.
I0721 10:38:17.342274 4692 net.cpp:74] Creating Layer fc8
I0721 10:38:17.342283 4692 net.cpp:84] fc8 fc8
I0721 10:38:17.343199 4692 net.cpp:125] Top shape: 256 22 1 1 (5632)
I0721 10:38:17.343214 4692 net.cpp:151] fc8 needs backward computation.
I0721 10:38:17.343231 4692 net.cpp:74] Creating Layer loss
I0721 10:38:17.343240 4692 net.cpp:84] loss |