一.caffe 的介紹和環境搭建
&&1.caffe的 介紹：
該內容，部分來自：網路，感謝他們
任facebook研究科學家，曾在google brain工作。在ai領域有數年的研究經歷。在uc berkeley獲得電腦科學博士學位，在清華大學獲得碩士和本科學位。對兩款流行的深度學習框架做過貢獻：caffe的作者，tensorflow的作者之一。
作者工作經歷：2023年2月從google離職，加入facebook，致力於前沿ai研究和平台開發。2023年12月到2023年2月在google brain擔任研究科學家，致力於前沿的深度學習研究和工程，參與了imgenet2014比賽、移動端深度學習、google下一代ai平台tensorflow開發、基於深度學習的產品開發和產品諮詢等。
caffe、caffe2、caffe2go
caffe的全稱是：convolutional architecture fo***st feature embedding，它是乙個清晰、高效的深度學習框架，它是開源的，核心語言是c++，它支援命令列、python和matlab介面，它既可以在cpu上執行也可以在gpu上執行。它的license是bsd 2-clause。deep learning比較流行的乙個原因，主要是因為它能夠自主地從資料上學到有用的feature。特別是對於一些不知道如何設計feature的場合，比如說影象和speech。
（2.1） caffe是一款知名的深度學習框架，由加州大學伯克利分校的賈揚清博士於2023年在github上發布。自那時起，caffe在研究界和工業界都受到了極大的關注。caffe的使用比較簡單，**易於擴充套件，執行速度得到了工業界的認可，同時還有十分成熟的社群。
（2.2） caffe2是在2023年4月18日開幕的 f8 年度開發者大會上，facebook 發布的一款全新的開源深度學習框架。
（2.3） caffe2go是乙個以開源專案caffe2為基礎、使用unix理念構建的輕量級、模組化框架。其核心架構非常輕量化，而且可以附加多個模組。它是facebook開發的乙個可以在移動平台上實時獲取、分析、處理畫素的深度學習框架caffe2go。
&&2. caffe的環境搭建
主要是分為兩步：1、安裝依賴 2、git源**進行編譯
官方安裝教程：
&&3.caffe2 的環境搭建
@@1.安裝 anaconda
@@2.建立乙個caffe2 環境
@@3.開啟命令視窗 ，執行 下面命令 ：conda install -c caffe2 caffe2
進行安裝，成功是下面這樣的：
進行安裝驗證，出現下面，就代表成功了：
二、caffe的依賴包
1. protobuffer
protobuffer是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）之間資料交換的協議介面。caffe中使用protobuffer作為 權值和模型引數的載體，使用者只需要建立統一的引數描述檔案（proto），利用protoc編譯便可以進行資料的高效傳遞。
2. boost
boost被稱為「c++標準庫」，使用了很多現代程式設計技術，內容廣泛。
3. gflags
在caffe中發揮命令列引數解析的作用。
4. glog
glog是google開發的用於記錄應用程式日誌的實用庫，在caffe中主要用於開發者檢視訓練過程的中間輸出。
5. blas
由於卷積神經網路中主要進行矩陣、向量之間的運算，caffe呼叫blas（basic linear algebra subprograms）中的方法將其實現。書中介紹了gemm（基本矩陣-矩陣乘積運算）和gemv（基本矩陣-向量乘積運算）兩個函式，講的很好。
6. hdf5
hdf5是一種高效儲存和分發科學資料的新興資料格式。caffe模型可以選擇儲存為hdf5格式，或者預設的protobuffer格式。
7. opencv
opencv是世界上最流行的開源計算機視覺庫。
8. lmdb和leveldb
lmdb和leveldb是一種記憶體對映型資料庫管理器，caffe中利用它將原始資料（、二進位制資料等）轉化為統一的key-value儲存，便於datalayer獲取這些資料。
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