Caffe——清晰高效的深度学习（Deep Learning）框架

Caffe（http://caffe.berkeleyvision.org/）是一个清晰而高效的深度学习框架，其作者是博士毕业于UC Berkeley的贾扬清（http://daggerfs.com/），他目前在Google工作。

Caffe是纯粹的C++/CUDA架构，支持命令行、Python和MATLAB接口；可以在CPU和GPU直接无缝切换：

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Caffe::set_mode(Caffe::GPU);

Caffe的优势

1. 上手快：模型与相应优化都是以文本形式而非代码形式给出。

Caffe给出了模型的定义、最优化设置以及预训练的权重，方便立即上手。

2. 速度快：能够运行最棒的模型与海量的数据。

Caffe与cuDNN结合使用，测试AlexNet模型，在K40上处理每张图片只需要1.17ms.

3. 模块化：方便扩展到新的任务和设置上。

可以使用Caffe提供的各层类型来定义自己的模型。

4. 开放性：公开的代码和参考模型用于再现。

5. 社区好：可以通过BSD-2参与开发与讨论。

Caffe的网络定义

Caffe中的网络都是有向无环图的集合，可以直接定义：

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name:"dummy-net"

layers {name: "data" …}

layers {name: "conv" …}

layers {name: "pool" …}

layers {name: "loss" …}

数据及其导数以blobs的形式在层间流动。

Caffe的各层定义

Caffe层的定义由2部分组成：层属性与层参数，例如

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name:"conv1"

type:CONVOLUTION

bottom:"data"

top:"conv1"

convolution_param{

num_output:20

kernel_size:5

stride:1

weight_filler{

type: "xavier"

}

}

这段配置文件的前4行是层属性，定义了层名称、层类型以及层连接结构（输入blob和输出blob）；而后半部分是各种层参数。

Blob

Blob是用以存储数据的4维数组，例如

对于数据：Number*Channel*Height*Width

对于卷积权重：Output*Input*Height*Width

对于卷积偏置：Output*1*1*1

训练网络

网络参数的定义也非常方便，可以随意设置相应参数。

甚至调用GPU运算只需要写一句话：

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solver_mode:GPU



Caffe的安装与配置

Caffe需要预先安装一些依赖项，首先是CUDA驱动。不论是CentOS还是Ubuntu都预装了开源的nouveau显卡驱动（SUSE没有这种问题），如果不禁用，则CUDA驱动不能正确安装。以Ubuntu为例，介绍一下这里的处理方法，当然也有其他处理方法。

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在sudo vi/etc/modprobe.d/blacklist.conf

增加一行 ：blacklist nouveau

sudoapt-get --purge remove xserver-xorg-video-nouveau #把官方驱动彻底卸载：

sudoapt-get --purge remove nvidia-*#清除之前安装的任何NVIDIA驱动

sudo service lightdm stop#进命令行，关闭Xserver

sudokill all Xorg

安装了CUDA之后，依次按照官网提示（http://caffe.berkeleyvision.org/installation.html）安装BLAS、OpenCV、Boost即可。

Caffe跑跑MNIST试试

在Caffe安装目录之下，首先获得MNIST数据集：

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#cddata/mnist

#sh get_mnist.sh

生成mnist-train-leveldb/ 和 mnist-test-leveldb/，把数据转化成leveldb格式：

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# cdexamples/lenet

#sh create_mnist.sh

训练网络:

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</pre><pre name="code" class="cpp">#sh train_lenet.sh



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