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caffe教程（2）

發(fā)布時(shí)間：2023/12/10 编程问答 22 豆豆

生活随笔收集整理的這篇文章主要介紹了 caffe教程（2）小編覺得挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個(gè)參考.

caffe教程

1 caffe簡(jiǎn)介

Caffe是一個(gè)深度學(xué)習(xí)框架，本教程解釋了它的理念，體系結(jié)構(gòu)和用法。這是一本實(shí)用指南和框架介紹，所以深入學(xué)習(xí)的全部前沿，背景和歷史不能在這里介紹。盡可能給出解釋，機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的背景是有幫助的。

2 Caffe特點(diǎn)

表達(dá)式：模型和優(yōu)化定義為明文模式而不是代碼。
速度：對(duì)于研究和行業(yè)來說，速度對(duì)于最先進(jìn)的模型和海量數(shù)據(jù)至關(guān)重要。
模塊化：新的任務(wù)和設(shè)置需要靈活性和擴(kuò)展性。
開放性：科學(xué)和應(yīng)用進(jìn)展需要共同的代碼，參考模型和可重復(fù)性。
社區(qū)：學(xué)術(shù)研究，啟動(dòng)原型和工業(yè)應(yīng)用都通過在BSD-2項(xiàng)目中進(jìn)行聯(lián)合討論和開發(fā)來共享優(yōu)勢(shì)。

3 caffe組成

Blob，Layer，Net，Solver

Blob：是基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，是用來保存學(xué)習(xí)到的參數(shù)以及網(wǎng)絡(luò)傳輸過程中產(chǎn)生數(shù)據(jù)的類。

Layer：是網(wǎng)絡(luò)的基本單元，由此派生出了各種層類。修改這部分的人主要是研究特征表達(dá)方向的。

Net：是網(wǎng)絡(luò)的搭建，將Layer所派生出層類組合成網(wǎng)絡(luò)。

Solver：是Net的求解，修改這部分人主要會(huì)是研究DL求解方向的。

3.1blob

Caffe支持CUDA，在數(shù)據(jù)級(jí)別上也做了一些優(yōu)化，這部分最重要的是知道它主要是對(duì)protocol buffer所定義的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的繼承，Caffe也因此可以在盡可能小的內(nèi)存占用下獲得很高的效率。（追求性能的同時(shí)Caffe也犧牲了一些代碼可讀性）
在更高一級(jí)的Layer中Blob用下面的形式表示學(xué)習(xí)到的參數(shù)：

vector<shared_ptr<Blob<Dtype> > > blobs_;

這里使用的是一個(gè)Blob的容器是因?yàn)槟承㎜ayer包含多組學(xué)習(xí)參數(shù)，比如多個(gè)卷積核的卷積層。
以及Layer所傳遞的數(shù)據(jù)形式，后面還會(huì)涉及到這里：

vector<Blob<Dtype>*> &bottom; vector<Blob<Dtype>*> *top

3.2 Layer

5大Layer派生類型

Caffe十分強(qiáng)調(diào)網(wǎng)絡(luò)的層次性，也就是說卷積操作，非線性變換（ReLU等），Pooling，權(quán)值連接等全部都由某一種Layer來表示。具體來說分為5大類Layer

1 NeuronLayer類 定義于neuron_layers.hpp中，其派生類主要是元素級(jí)別的運(yùn)算（比如Dropout運(yùn)算，激活函數(shù)ReLu，Sigmoid等），運(yùn)算均為同址計(jì)算（in-place computation，返回值覆蓋原值而占用新的內(nèi)存）。

2 LossLayer類 定義于loss_layers.hpp中，其派生類會(huì)產(chǎn)生loss，只有這些層能夠產(chǎn)生loss。

3 數(shù)據(jù)層 定義于data_layer.hpp中，作為網(wǎng)絡(luò)的最底層，主要實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)格式的轉(zhuǎn)換。

4 特征表達(dá)層（我自己分的類）定義于vision_layers.hpp（為什么叫vision這個(gè)名字，我目前還不清楚），實(shí)現(xiàn)特征表達(dá)功能，更具體地說包含卷積操作，Pooling操作，他們基本都會(huì)產(chǎn)生新的內(nèi)存占用（Pooling相對(duì)較小）。

5 網(wǎng)絡(luò)連接層和激活函數(shù)（我自己分的類）定義于common_layers.hpp，Caffe提供了單個(gè)層與多個(gè)層的連接，并在這個(gè)頭文件中聲明。這里還包括了常用的全連接層InnerProductLayer類。

Layer的重要成員函數(shù)

在Layer內(nèi)部，數(shù)據(jù)主要有兩種傳遞方式，正向傳導(dǎo)（Forward）和反向傳導(dǎo)（Backward）。Forward和Backward有CPU和GPU（部分有）兩種實(shí)現(xiàn)。Caffe中所有的Layer都要用這兩種方法傳遞數(shù)據(jù)。

未完待續(xù)……………………