[转]Caffe 深度学习框架上手教程
原文地址:http://suanfazu.com/t/caffe/281
Caffe448是一个清晰而高效的深度学习175框架,其作者是博士毕业于UC Berkeley的贾扬清1.3K,目前在Google62工作。
Caffe28是纯粹的C++/CUDA架构,支持命令行、Python和MATLAB接口;可以在CPU和GPU123直接无缝切换:
Caffe::set_mode(Caffe::GPU);
Caffe的优势
- 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。 - 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. - 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。 - 开放性:公开的代码和参考模型用于再现。
- 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:
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
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:
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。
# 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
sudo kill all Xorg
安装了CUDA之后,依次按照Caffe官网安装指南1.3K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:
cd data/mnist
sh get_mnist.sh
生成mnist-train-leveldb/ 和 mnist-test-leveldb/,把数据转化成leveldb格式:
sh examples/mnist/create_mnist.sh
训练网络:
sh train_lenet.sh
让Caffe生成的数据集能在Theano上直接运行
不论使用何种框架进行CNNs训练,共有3种数据集:
- Training Set:用于训练网络
- Validation Set:用于训练时测试网络准确率
- Test Set:用于测试网络训练完成后的最终正确率
Caffe生成的数据分为2种格式:Lmdb和Leveldb
它们都是键/值对(Key/Value Pair)嵌入式数据库管理系统编程库。
虽然lmdb的内存消耗是leveldb的1.1倍,但是lmdb的速度比leveldb快10%至15%,更重要的是lmdb允许多种训练模型同时读取同一组数据集。
因此lmdb取代了leveldb成为Caffe默认的数据集生成格式。
Google Protocol Buffer的安装
Protocol Buffer是一种类似于XML的用于序列化数据的自动机制。
首先在Protocol Buffers的中下载最新版本:
https://developers.google.com/protocol-buffers/docs/downloads76
解压后运行:
./configure
$ make
$ make check
$ make install
pip installprotobuf
添加动态链接库
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/lib:$LD_LIBRARY_PATH
Lmdb的安装
pip install lmdb
要parse(解析)一个protobuf类型数据,首先要告诉计算机你这个protobuf数据内部是什么格式(有哪些项,这些项各是什么数据类型的决定了占用多少字节,这些项可否重复,重复几次),安装protobuf这个module就可以用protobuf专用的语法来定义这些格式(这个是.proto文件)了,然后用protoc来编译这个.proto文件就可以生成你需要的目标文件。
想要定义自己的.proto文件请阅读:
https://developers.google.com/protocol-buffers/docs/proto?hl=zh-cn70
编译.proto文件
protoc--proto_path=IMPORT_PATH --cpp_out=DST_DIR --java_out=DST_DIR--python_out=DST_DIR path/to/file.proto
--proto_path 也可以简写成-I 是.proto所在的路径
输出路径:
--cpp_out 要生成C++可用的头文件,分别是***.pb.h(包含申明类)***.pb.cc(包含可执行类),使用的时候只要include “***.pb.h”
--java_out 生成java可用的头文件
--python_out 生成python可用的头文件,**_pb2.py,使用的时候import**_pb2.py即可
最后一个参数就是你的.proto文件完整路径。