cs231n : 深度学习框架的使用

Caffe
caffe的组成

caffe训练一个网络

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Caffe

地址：http://caffe.berkeleyvision.org

安装caffe，安装faster rcnn，R-FCN请看我之前的博客：

http://blog.csdn.net/c602273091/article/details/53907162

http://blog.csdn.net/c602273091/article/details/53907216

http://blog.csdn.net/c602273091/article/details/54232797

Caffe比较适合用在前向传递网络的fine-tune和训练。而且不需要考虑写代码的问题，但是设计循环网络的话，用caffe就不那么好描述了。

caffe的组成

在Caffe中，用到了blob（用于描述数据组成）；layer（描述了输入输出，以及对输入怎么操作，得到输出）；net（很多层的网络就形成了完整的前向和后向的网络）；solver（描述了怎么更新权重，迭代次数等等）

大概是以下的图的样子：

caffe训练一个网络

1、传递数据：训练集。

使用DataLayer，从LMDB中读取数据。这个看了具体代码之后就了解它说什么意思了。

2、定义网络：

所谓的VGG、ZF、GoogleNet、ResNet说的就是这个。



在fine-tune的时候情况如下：



3、定义solver：

如果是fine-tune，直接拷贝solver。



4、最后就是训练：



有一个Model Zoo，可以下载各种各样的网络：

https://github.com/BVLC/caffe/wiki/Model-Zoo

在看caffe的时候，需要着重查看下面的文件：

● caffe/python/caffe/_caffe.cpp:

○ Exports Blob, Layer, Net, and Solver classes

https://github.com/BVLC/caffe/blob/master/python/caffe/_caffe.cpp

● caffe/python/caffe/pycaffe.py

○ Adds extra methods to Net class

https://github.com/BVLC/caffe/blob/master/python/caffe/pycaffe.py

各种框架的总结：



看来我想使用循环网络的话，Tensorflow是必不可少的了。Caffe+TF。

看看李飞飞大牛给的建议：



PS：截图来自于cs231n课程的ppt。

http://cs231n.stanford.edu/syllabus.html