caffe繁雜的依賴項增加了安裝使用的難度，也限制了系統的可移植性。為了解決caffe跨平台的問題，本章首先分析caffe依賴庫，隨後提出一種第三方庫方案，最後介紹乙個輕量級的跨平台caffe分支專案——dragon caffe[2]。
為了裁剪臃腫的依賴庫，抽取、預編譯必要的依賴庫，我們首先需要分析caffe的依賴庫。
protobuffer
protobuffer是由google開發的一種可以實現記憶體與非易失儲存介質（如硬碟檔案）交換的協議介面。使用者只需建立統一的引數描述檔案（proto），然後利用protoc編譯就能讓協議細節等關鍵部分**自動生成。caffe原始碼中大量使用protobuffer作為權值和模型引數的載體，它可以快速地對這些格式化資料進行序列化/反序列，還可以跨語言傳遞相同的資料結構。protobuffer依賴庫
boost
boost庫是乙個功能強大、跨平台的c++開源庫。在caffe中主要使用了boost中的智慧型指標和多執行緒庫。
gflags
glags在caffe中主要起到命令列引數解析的作用。
glog
glog庫google開發的用於記錄應用程式日誌的使用庫，提供基於c++標準輸入輸出流形式的介面。glog庫和上文提到的gflags庫**量很少，可以將**融入到caffe專案中，從而減少依賴庫的數量。
blas
caffe中用到的數學計算主要是矩陣、向量的計算，呼叫了blas(basic linear algebra subprograms)中的相應方法。最常用的blas實現有intel mkl、atlas、openblas等，caffe可以任選一種。
opencv
opencv是最流行對開源計算機視覺庫，包含有大量影象處理函式。caffe主要使用opencv完成一些影象訪問和預處理功能，因此沒有必要編譯所有對opencv模組，僅僅裁剪出讀寫、縮放等模組即可。
lmdb和leveldb
leveldb庫是caffe早期版本使用的資料儲存方式，由googl開發。它是一種持續的鍵值對儲存方式，鍵和值可以為任意位元組陣列。鍵的儲存順序可由使用者定義的比較函式決定。目前大部分例程都已經使用lmdb代替了leveldb。
對於caffe的跨平台移植問題，第三方庫（3rdparty）方案是乙個很好的選擇。首先分析caffe的依賴庫，抽取、裁剪必要的第三方庫，並且保證這些庫是平台無關的。然後針對不同平台（windows/linux/嵌入式系統）預先編譯好這些庫，以供caffe執行時動態載入這些第三方庫。對於平台相關的庫，可以選擇跨平台的替代庫（例如用跨平台的boost庫替代linux的pthread庫），或者直接移除，然後移除簡單的庫，重寫第三方庫的**並融入到工程中。這種方案具有可裁剪、靈活配置的優點，已被用於多個跨平台caffe開源專案[3]。
dragoncaffe[2]便是乙個採用第三方庫方案的跨平台caffe開源分支。該專案根據caffe執行的需要，裁剪了龐大的boost、opencv庫，移除不必要的庫，最小化caffe的第三方庫數量和儲存空間。由於採用第三方庫方案，能夠保證linux/windows平台的同步安裝，做到了真正的跨平台，並且安裝十分便捷快速。
跨平台caffe專案dragon的安裝過程十分簡單，只需要為第三方庫配置環境變數，編輯編譯配置檔案cmakelist.txt，最後編譯源**。具體步驟如下：
2. 安裝顯示卡驅動與cuda。
3. 根據作業系統型別選擇預編譯的第三方庫。
4. 將第三方庫的路徑配置到path環境變數中。
5. 編輯編譯配置檔案cmakelist.txt，新增第三方庫的路徑、cuda路徑等資訊。
6. 編譯源**。
dragoncaffe的使用與原版caffe一樣，例如使用其c++介面訓練資料，執行編譯好的dragon.exe程式，輸入train引數和模型配置檔案路徑，從而開啟網路的訓練過程。
圖2-1 dragon caffe啟動訓練程式
圖2-2 dragon caffe訓練過程
[1] 趙永科. 深度學習：21天實戰caffe. 北京：電子工業出版社，2016.7
[2]
dragon:a light deep learning framework，
跨平台Caffe及I O模型與並行方案（二）
caffe繁雜的依賴項增加了安裝使用的難度，也限制了系統的可移植性。為了解決caffe跨平台的問題，本章首先分析caffe依賴庫，隨後提出一種第三方庫方案，最後介紹乙個輕量級的跨平台caffe分支專案 dragon caffe 2 為了裁剪臃腫的依賴庫，抽取 預編譯必要的依賴庫，我們首先需要分析ca...
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