【深度学习框架】-Caffe（入门级学习一：简单介绍）

1.什么是Caffe？
全称-Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding，核心语言C++，支持命令行、Python和Matlab接口，支持CPU和GPU运行。

2.Caffe架构：
(1)数据存储： Caffe通过”blobs”以N维数组的方式存储和传递数据（相当于将数据封装了起来）。Blobs提供了一个统一的内存接口，用于数据的存储和传递（包括原始数据，模型参数等）。
常规4维数组：N,K,H,W（图像数，通道数，图像高，图像宽）
注：Caffe支持的数据类型不包括图像类型，训练前需要将图像类型转为lmdb类型的数据。
(2)layer： Caffe layer采用一或多个blobs作为输入，并产生一或多个blobs输出，Caffe提供了完整的layer类型（数据层、卷积层、激活层、loss层……）。
layer的定义由两部分组成，层属性和层参数，每个layer有’bottom’ blobs(表示输入)，’top’ blobs（表示输出）。
(3)Net： Net是由layers组成的有向无环图（DAG），一个典型的网络始于数据层终于loss层。
(4)Model: 以Google Protocol Buffers的方式进行存储（xx.prototxt格式），训练得到的模型格式：xx.caffemodel (binaryproto)。
(5)Solver: 用于网络的求解，模型的优化。Solver每一次迭代：1⃣️调用forward计算输出和loss，2⃣️调用backward计算梯度，3⃣️按照solver方法，进行参数更新和优化。
Caffe solver方法：随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent, type:”SGD”)；AdaDelta(type:”AdaDelta”)；自适应梯度(Adaptive Gradient,type:”AdaGrad”)；Adam(type:”Adam”)；Nesterov’s Accelerated Gradient(type:”Nesterov”)；RMSprop(type:”RMSProp”).

3.Caffe中的迁移学习：
Fine-tuning：Caffe中同样可以加载pretrained model进行迁移学习。

4.为什么选择Caffe？
(1)模型的定义与优化均在配置文件中实现，不需要写太多的代码，代码能力弱的朋友也可以很容易地上手；
(2)CPU与GPU之间转换方便，可实现无缝切换；
(3)Caffe的速度快，高效；
(4)模块化，使得代码有很好的可扩展性；
(5)开源，且社区好，在学术界和工业界均有很好的支撑。

参考：
1. https://blog.csdn.net/qq_27923041/article/details/77431833
2. https://blog.csdn.net/ycheng_sjtu/article/details/39693655

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