深度学习（四十）caffe使用点滴记录

caffe使用点滴记录-持续更新

一、caffe 创建python 层

因为caffe底层是用c++编写的，所以我们有的时候想要添加某一个最新文献出来的新算法，正常的方法是直接编写c++网络层，然而这个有个前提条件是必须对caffe的底层非常熟悉，c++的编写达到一定的境界，才可灵活应用caffe，搞深度学习，走这条路对于菜鸟来说无疑很有难度。

好在caffe为我们提供了一个可以用python编写新的网络层的方法，直接用python语言编写新的网络层，然后在caffe的网络配置文件，稍作修改，就可以轻松容易创建新的网络层。其具体环境配置搭建过程如下：

1、编译caffe的时候,不能直接使用make pycaffe,而是应该使用:

WITH_PYTHON_LAYER=1 make && make pycaffe

2、编写相关的网络层文件python源码filename.py,同时需要在filename.py 编写的时候,import caffe的时候,需要指向caffe所在的路径目录

3、把python源码文件filename.py拷贝到caffe/python目录下:

caffe/python/filename.py

4、添加路径变量:

sudo vim  ~/.bashrc

在最后输入

export PYTHONPATH=/home/hjimce/tools/caffenewversion/python:$PYTHONPATH

重启电脑.

5、调用的时候,引用层:

layer {type: 'Python'name: 'loss'top: 'loss'bottom: 'f2'bottom: 'label'python_param {# the module name -- usually the filename -- that needs to be in $PYTHONPATHmodule: 'filename'# the layer name -- the class name in the modulelayer: 'NormlizedMSE'}# set loss weight so Caffe knows this is a loss layer.# since PythonLayer inherits directly from Layer, this isn't automatically# known to Caffeloss_weight: 1
}

二、caffe关闭日志输出消息

可能对于算法实验阶段来说，我们需要caffe运行网络的时候，打印网络的相关参数消息。然而对于已经走向工程之路的caffe模型来说，我们有可能需要屏蔽那些没用的输出消息，因此这个时候就需要用到caffe的消息屏蔽。

1、在程序最开始运行地方，加入如下代码：

::google::InitGoogleLogging("hjimce");    //初始化
FLAGS_stderrthreshold = ::google::ERROR;  //只打印ERROR级别信息

2、在程序结束的时候加入代码：

google::ShutdownGoogleLogging();

**********************作者微博：黄锦池-hjimce 博客：http://blog.csdn.net/hjimce 原创文章，转载请保留本行信息********************

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