Caffe 初識，揭開面紗

這一段時間把caffe官網上的例子跑了一下，對caffe有了乙個大概的了解。如果你想對caffe有個比較清晰的了解，建議認真閱讀官網上的資料，尤其在caffe資料極少的情況下，這種方法是最有效的途徑，可以讓你少走許多彎路，不要上來就在網上隨便找個教程配置環境，上來就想跑例子。。博主就是赤裸裸的例子，在配置環境的時候浪費了好多時間

一、caffe的基本組成 

乙個caffe的工程主要包含兩個部分：網路模型，引數配置，分別對應***.prototxt , ****_solver.prototxt檔案。

網路模型：

即定義你網路的每一層，下圖是用caffe中 /python/draw_net.py畫出的的siamese的模型，非常清晰

層包含：

data: 一般指輸入層，包含資料路徑，批處理資料大小batch_size，scale表示資料表示在[0,1]，0.00390625即 1/255

convoluation：卷積層，blobs_lr:1 , blobs_lr:2分別表示weight 及bias更新時的學習率，這裡權重的學習率為solver.prototxt檔案中定義的學習率真，bias的學習率真是權重學習率的2倍，這樣一般會得到很好的收斂速度。

num_output表示濾波的個數，kernelsize表示濾波的大小，stride表示步長，weight_filter表示濾波的型別

pooling: 池化層

inner_product: 其實表示全連線，不要被名字誤導

relu：啟用函式，非線性變化層 max( 0 ,x )，一般與convolution層成對出現

引數配置檔案：

***_solver.prototxt檔案定義一些模型訓練過程中需要到的引數，比較學習率，權重衰減係數，迭代次數，使用gpu還是cpu等等

訓練出的模型被存為***.caffemodel，可供以後使用。

二、使用caffe訓練模型包含以下幾個步驟：

準備資料

重建lmdb/leveldb檔案，caffe支援三種資料格式輸入：images, levelda, lmdb

定義.prototxt , solver.prototxt檔案

訓練模型

三、caffe中比較有用且基礎的介面

1、訓練模型，比如使用mnist的例子

1

./build/tools/caffe train --solver=examples/mnist/lenet_solver.prototxt

2、觀察各個階段的執行時間可以使用

3、使用已有模型提取特徵

./build/tools/extract_features.bin models/bvlc_reference_caffenet/bvlc_reference_caffenet.caffemodel examples/_temp/imagenet_val.prototxt conv5 examples/_temp/features 10

4、對已有模型進行find-tuning，比如我們現在有乙個1000類的分類模型，但目前我們的需求僅是20類，此時我們不需要重新訓練乙個模型，只需要將最後一層換成20類的softmax層，然後使用已有資料對原模型進行fine-tuning即可

./build/tools/caffe train -solver models/finetune_flickr_style/solver.prototxt -weights models/bvlc_reference_caffenet/bvlc_reference_caffenet.caffemodel -gpu 0

5、還有乙個是python下面的介面，draw_net.py可以根據.prototxt檔案將模式用圖示的方法表示出來，博文開始的模型圖即用該介面所繪

./python/draw_net.py ./examples/siamese/mnist_siamese.prototxt   ./examples/siamese/mnist_siamese.png

四、執行caffe自帶例子需要注意的問題

1、需要在caffe_root路徑下執行所有操作，因為所有的操作都是基於該路徑的，如資料的路徑等

2、建議在sudo許可權下執行，一般使用者許可權下執行時有時會報錯

3、在執行程式前確定你的環境配置正確，以免在後面浪費時間，環境配置見caffe + ubuntu14.04 + cuda 6.5 無gpu配置

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