caffe的核心模組
caffe是乙個清晰而高效的深度學習框架，其作者是博士畢業於uc berkeley的賈揚清，目前在google工作。
caffe是純粹的c++/cuda架構，支援命令列、python和matlab介面；可以在cpu和gpu直接無縫切換。
caffe的核心模組有三個，分別是blobs、layers和nets。
blobs用來進行資料儲存、資料互動和處理，通過blobs，統一制定了資料記憶體的介面。layers是神經網路的核心，定義了許多層級結構，它將blobs視為輸入輸出。nets是一系列layers的集合，並且這些層結構通過連線形成乙個網圖。下面進行詳細介紹：
1.blobs。blobs本質是乙個n維向量，用來儲存資料資訊，這些資料資訊包括、深度網路進行前向傳輸時的資料和反向求梯度過程時的梯度資料等。對於影象資料來說，blobs通常是乙個4維向量，其格式為(number，channel，height，width)，其中channel表示影象的通道數，若影象是單通道的灰度圖，則channel=1；若是3通道的rgb影象，則channel=3。height和width分別表示影象的高度和寬度。至於number則表示影象批塊(batch)，批處理可以使神經網路有更大的吞吐量。
2.layers。layers是神經網路的核心，caffe設計實現了許多層結構，包括卷積、池化、損失等層結構，利用這些層結構可以實現絕大部分的神經網路模型。layers將下層的資料輸出作為輸入，進而通過內部運算輸出。layers層的定義和使用一般需要三個步驟：(1)建立層，包括建立連線關係和初始化其中一些變數引數；(2)前向傳輸過程，給定輸入並計算出相應的輸出；(3)反向傳播過程，進行反向梯度的計算，並把梯度儲存在層結構中。
如果對於源**有些層不滿意，可以自己定義。總結一下，一般就是要經過這麼幾步：
3、編輯caffe/src/caffe/proto/caffe.proto，找到layerparameter，在最後增加一項，裡面的編號不要與別的衝突，如果layer有引數，還需要再定義乙個關於自定義層的protobuffer。
4、然後在src/caffe/layer_factory.cpp中新增響應**。
5、src/caffe/test中寫乙個test_allpass_layer.cpp，用include/caffe/test/test_gradient_check_util.hpp來檢查前向後向傳播是否正確。
一共上面的幾步，就可以實現自己的乙個layer。
3.nets。nets是由層layers組成的，定義了輸入、輸出、網路各層，並將各層連線成乙個有向無環圖(dag)，由此定義了乙個網路。乙個典型的網路應該有資料輸入，並且以乙個代價函式作為輸出，針對不同的任務，例如分類和重構，應選擇不同的代價函式。
caffe生成的資料分為2種格式：lmdb和leveldb
它們都是鍵/值對(key/value pair)嵌入式資料庫管理系統程式設計庫。
雖然lmdb的記憶體消耗是leveldb的1.1倍，但是lmdb的速度比leveldb快10%至15%，更重要的是lmdb允許多種訓練模型同時讀取同一組資料集。
因此lmdb取代了leveldb成為caffe預設的資料集生成格式。
google protocol buffer的安裝
protocol buffer是一種類似於xml的用於序列化資料的自動機制。
caffe框架
CA常識問答
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CA加密介紹
因為cw是隨加擾資訊一起通過公用網傳輸，任何人都可以讀取研究它，一旦cw被讀取破解，那麼整個系統就癱瘓了，所以對cw本身就要用乙個加密金鑰通過加密演算法來對它進行加密保護。在具體應用中，這個金鑰可以按照網路運營商要求經常加以改變，通常由服務商提供，用來控制其提供的服務，所以把它稱為業務金鑰 serv...
了解CA認證
電子商務認證授權機構 ca,certificate authority 也稱為電子商務認證中心，是負責發放和管理數字證書的權威機構，並作為電子商務交易中受信任的第三方，承擔公鑰體系中公鑰的合法性檢驗的責任。ca是證書的簽發機構，它是pki的核心。ca是負責簽發證書 認證證書 管理已頒發證書的機關。它...