Caffe——清晰高效的深度学习（Deep Learning）框架
Caffe（http://caffe.berkeleyvision.org/）是一个清晰而高效的深度学习框架，其作者是博士毕业于UC Berkeley的贾扬清（http://daggerfs.com/），他眼下在Google工作。
Caffe是纯粹的C++/CUDA架构。支持命令行、Python和MATLAB接口；能够在CPU和GPU直接无缝切换：
Caffe::set_mode(Caffe::GPU);
Caffe的优势
1. 上手快：模型与对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。方便马上上手。
2. 速度快：可以执行最优秀的模型与海量的数据。
Caffe与cuDNN结合使用。測试AlexNet模型，在K40上处理每张图片仅仅须要1.17ms.
3. 模块化：方便扩展到新的任务和设置上。
能够使用Caffe提供的各层类型来定义自己的模型。
4. 开放性：公开的代码和參考模型用于再现。
5. 社区好：能够通过BSD-2參与开发与讨论。
Caffe的网络定义
Caffe中的网络都是有向无环图的集合。能够直接定义：
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：层属性与层參数，比如
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參数。
Blob
Blob是用以存储数据的4维数组，比如
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
网络參数的定义也很方便，能够任意设置对应參数。
甚至调用GPU运算仅仅须要写一句话：
solver_mode:GPU
Caffe的安装与配置
Caffe须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没有这样的问题），假设不禁用。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，当然也有其它处理方法。
在sudo vi/etc/modprobe.d/blacklist.conf 添加一行 ：blacklist nouveau sudoapt-get --purge remove xserver-xorg-video-nouveau #把官方驱动彻底卸载： sudoapt-get --purge remove nvidia-*#清除之前安装的不论什么NVIDIA驱动 sudo service lightdm stop#进命令行，关闭Xserver sudokill all Xorg
安装了CUDA之后。依次依照官网提示（http://caffe.berkeleyvision.org/installation.html）安装BLAS、OpenCV、Boost就可以。
Caffe跑跑MNIST试试
在Caffe安装文件夹之下。首先获得MNIST数据集：
#cddata/mnist #sh get_mnist.sh生成mnist-train-leveldb/ 和 mnist-test-leveldb/，把数据转化成leveldb格式：
# cdexamples/lenet #sh create_mnist.sh
训练网络:
</pre><pre name="code" class="cpp">#sh train_lenet.sh
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