pythoncaffe框架_你真的了解深度学习框架Caffe吗？
Caffe是由伯克利⼤学的贾杨清等⼈开发的⼀个开源的深度学习框架，采⽤⾼效的C++语⾔实现，并内置有Python和MATLAB接⼝，以供开发⼈员使⽤Python或MATLAB来开发和部署以深度学习为核⼼算法的应⽤。Caffe适⽤于互联⽹级别的海量数据处理，包括语⾳，图⽚，视频等多媒体数据。Caffe的⾼速运算是通过GPU来实现的，在K40或者Titan GPU上每天可处理4千万张图⽚，相当于1张图⽚仅⽤2.5ms，速度⾮常快。
caffe框架
Caffe提供了⼀个⽤于训练、测试、微调和开发模型的完整⼯具包，⽽且它拥有完善⽂档的例⼦⽤于这些⼯作。同样的，它也是⼀个对于研究⼈员和其他开发者进⼊尖端机器学习的理想起点，这使得它在短时间内就能⽤于产业开发。Caffe的特性和优点主要有：模块性：Caffe 本着尽可能模块化的原则，这样使新的数据格式，⽹络层和损失函数容易扩展。⽹络层和损失函数已定义，⼤量⽰例展⽰了这些部分是怎样组成⼀个识别系统⽤于不同情况⼯作的。表⽰和实现的分离：Caffe模型的定义已经⽤Protocl Buffer语⾔写成了配置⽂件。Caffe⽀持在任意有向⾮循环图形式的⽹络构建。根据实例化，Caffe保留⽹络需要的内存，并且从主机或者GPU底层的位置抽取内存。在CPU和GPU 之间转换只需要调⽤⼀个函数。测试范围：每⼀个在Caffe中的单独模块都会进⾏测试，没有相应测试就不能有新代码加⼊进项⽬。这样就可以快速改进和
重构代码库。Python和MATLAB结合：Caffe提供了Python和MATLAB相结合的⽬前研究代码的快速原型和接⼝。两种语⾔都⽤在了构造⽹络和分类输⼊中。预训练参考模型：Caffe提供了参考模型⽤于视觉⼯作，包括⾥程碑式的“Alex Net”、Image Net 模型的变形和R-CNN探测模型。
⽬前，有许多主流的深度学习框架，每个框架都有其优点。下表给出Caffe和其他主流框架的对⽐。Caffe与其他深度学习开发⼯具相⽐，主要有以下两个区别：(1)Caffe完全⽤C++语⾔来实现，便于移植，并且⽆硬件和平台的限制，适⽤于商业开发和科学研究。(2)Caffe提供了许多训练好的模型，通过微调(Fine-Tuning)这些模型，在不⽤重写⼤量代码的情况下，就可以快速、⾼效的开发出新的应⽤，这也是当下软件应⽤开发的趋势。
深度学习框架对⽐
Caffe在不同的操作系统中搭建⽅法不同，Caffe官⽹给出了Caffe开发环境搭建的软硬件要求和搭建步骤。但是由于Caffe依赖于许多第三⽅的⼯具包，因此Caffe的搭建过程⼗分复杂，Caffe在64位ubuntu14.04操作系统上的搭建步骤，共六个步骤。
1.CUDA安装。随着硬件⽣产技术的发展，GPU的性能和功能都⼤幅度提升，在计算性能上已经超越了通⽤的CPU，如此强⼤的芯⽚如果只做为显卡就太浪费了。⽬前，⼤多数应⽤和设备都采⽤CPU和GPU协同⼯作的模式，充分利⽤GPU来进⾏⾼性能计算。
CUDA(Compute Unified Device Architecture)是英伟达公司推出的运算平台，其提供了CUDA指令集架构(ISA)以及GPU内部的并⾏计算引擎，通过CUDA驱动GPU来进⾏并⾏计算。
2.Open BLAS库安装。Open BLAS是⼀个基于Goto BLAS2 1.13 BSD版本优化的BLAS库，Caffe需要Open BLAS来提供简易的矩阵和向量运算操作。
3.Open CV开源视觉库安装。Open CV提供了图像数据操作、基本图像处理和⽬标识别等功能。
4.Anaconda Python安装。Anaconda Python是Python科学技术包的合集，其包含的科学计算⼯具包有：
numpy，sicpy，matplotlib，spyder等，提供完全免费的企业级的⼤规模数据处理、预测分析和科学计算⼯具。
5.安装其他依赖项。Caffe还依赖其他⼯具包，包括leveldb、snappy、hdfs5和gflags等。
6.编译Caffe。官⽹下载Caffe⼯具包并解压，进⼊Caffe根⽬录，⾸先复制⼀份fig，并修改其参数。
编译Caffe
Caffe的核⼼模块有三个，分别是Blobs、Layers和Nets。Blobs⽤来进⾏数据存储、数据交互和处理，通过Blobs，统⼀制定了数据内存的接⼝。Layers是神经⽹络的核⼼，定义了许多层级结构，它将Blobs视为输⼊输出。Nets是⼀系列Layers的集合，并且这些层结构通过连接形成⼀个⽹图。下⾯进⾏详细介绍：
1.Blobs。Blobs本质是⼀个N维向量，⽤来存储数据信息，这些数据信息包括图⽚、深度⽹络进⾏前向传输时的数据和反向求梯度过程时的梯度数据等。对于图像数据来说，Blobs通常是⼀个4维向量，其格式为(Number，Channel，Height，Width)，其中Channel表⽰图像的通道数，若图像是单通道的灰度图，则Channel=1；若是3通道的RGB图像，则Channel=3。Height和Width分别表⽰图像的⾼度和宽度。⾄于Number则表⽰图像批块(Batch)，批处理可以使神经⽹络有更⼤的吞吐量。
2.Layers。Layers是神经⽹络的核⼼，Caffe设计实现了许多层结构，包括卷积、池化、损失等层结构，利⽤这些层结构可以实现绝⼤部分的神经⽹络模型。Layers将下层的数据输出作为输⼊，进⽽通过内部运算输出。Layers层的定义和使⽤⼀般需要三个步骤：(1)建⽴层，包括建⽴连接关系和初始化其中⼀些变量参数；(2)前向传输过程，给定输⼊并计算出相应的输出；(3)反向传播过程，进⾏反向梯度的计算，并把梯度保存在层结构中。
spyder python下载3.Nets。Nets是由层Layers组成的，定义了输⼊、输出、⽹络各层，并将各层连接成⼀个有向⽆环图(D
AG)，由此定义了⼀个⽹络。⼀个典型的⽹络应该有数据输⼊，并且以⼀个代价函数作为输出，针对不同的任务，例如分类和重构，应选择不同的代价函数。

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