caffe入门1
（一）简介
1.caffe是一个清晰而高效的深度学习框架，纯粹的C++/CUDA架构，支持命令行、Python和MATLAB接口，可以在CPU和GPU直接无缝切换；
2.caffe的主要优势：
（1）CPU与GPU的无缝切换；
（2）模型与优化都是通过配置文件来设置，无需代码；
3.caffe的下载与安装：
（1）下载
（2）安装
（3）caffe的下载与安装以及一些基本的介绍官网已经描述地比较详细，这里不再重复；
4.caffe的使用接口有命令行，python跟matlab，个人觉得训练模型的时候使用命令行已经足够简单了，至于训练好的模型可以使用python与matlab的接口进行调用，本文先描述基于命令行的模型训练，以LeNet模型为例；
（二）LeNet模型
PS：LeNet是手写数字库MNIST上应用比较经典的模型，具有7层网络结构，分别是卷积-下采样-卷积-下采样-全连-全连-分类层，具体网络细节可以参考文章：
Gradient based learning applied to document recognition
1.安装编译完caffe后，其主目录下有：
2.训练模型之前需要先准备好训练数据MNIST，执行以下命令可以下载MNIST数据库：
3.由于caffe支持的数据类型不包括图像类型，所以常规做法需要将图像类型转为lmdb类型：
4.准备好数据之后，我们需要定义我们的网络模型，在caffe中是通过.prototxt配置文件来定义的，执行以下命令：
可以看到各个网络层是如何定义的：
（1）输入层（数据层）：
- layer {
- name: "mnist" //表示层名
- type: "Data" //表示层的类型
- top: "data"
- top: "label"
- include {
- phase: TRAIN //表示仅在训练阶段起作用
- }
- transform_param {
- scale: 0.00390625 //将图像像素值归一化
- }
- data_param {
- source: "examples/mnist/mnist_train_lmdb" //数据来源
- batch_size: 64 //训练时每个迭代的输入样本数量
- backend: LMDB //数据类型
- }
- }
- layer {
- name: "conv1"
- type: "Convolution"
- bottom: "data" //输入是data
- top: "conv1" //输出是卷积特征
- param {
- lr_mult: 1 //权重参数w的学习率倍数
- }
- param {
- lr_mult: 2 //偏置参数b的学习率倍数
- }
- convolution_param {
- num_output: 20
- kernel_size: 5
- stride: 1
- weight_filler { //权重参数w的初始化方案，使用xavier算法
- type: "xavier"
- }
- bias_filler {
- type: "constant" //偏置参数b初始化化为常数，一般为0
- }
- }
- }
（3）下采样层（pool）：
- layer {
- name: "pool1"
- type: "Pooling"
- bottom: "conv1"
- top: "pool1"
- pooling_param {
- pool: MAX
- kernel_size: 2
- stride: 2
- }
- }
（4）全连层：
- layer {
- name: "ip1"
- type: "InnerProduct"
- bottom: "pool2"
- top: "ip1"
- param {
- lr_mult: 1
- }
- param {
- lr_mult: 2
- }
- inner_product_param {
- num_output: 500
- weight_filler {
- type: "xavier"
- }
- bias_filler {
- type: "constant"
- }
- }
- }
- layer {
- name: "relu1"
- type: "ReLU"
- bottom: "ip1"
- top: "ip1"
- }
- layer {
- name: "accuracy"
- type: "Accuracy"
- bottom: "ip2"
- bottom: "label"
- top: "accuracy"
- include {
- phase: TEST
- }
- }
- layer {
- name: "loss"
- type: "SoftmaxWithLoss"
- bottom: "ip2"
- bottom: "label"
- top: "loss"
- }
5.定义完网络模型，还需要配置关于模型优化的文件：
配置文件如下：
- # The train/test net protocol buffer definition
- net: "examples/mnist/lenet_train_test.prototxt" //设定网络模型配置文件的路径
- # test_iter specifies how many forward passes the test should carry out.
- # In the case of MNIST, we have test batch size 100 and 100 test iterations,
- # covering the full 10,000 testing images.
- test_iter: 100
- # Carry out testing every 500 training iterations.
- test_interval: 500
- # The base learning rate, momentum and the weight decay of the network.
- base_lr: 0.01
- momentum: 0.9
- weight_decay: 0.0005
- # The learning rate policy
- lr_policy: "inv"
- gamma: 0.0001
- power: 0.75
- # Display every 100 iterations
- display: 100
- # The maximum number of iterations
- max_iter: 10000
- # snapshot intermediate results
- snapshot: 5000
- snapshot_prefix: "examples/mnist/lenet"
- # solver mode: CPU or GPU
- solver_mode: GPU
6.接下来一步就是进行训练了，直接执行命令就可以：
执行后可以看到：首先会读取配置文件初始化网络跟优化器：
紧接着开始优化：
可以看到训练过程中每100次迭代就会显示一个loss，每500次迭代就会计算一次test准确率，总共10000次迭代，这些都可以在配置文件中设置；
7.训练完之后的模型就保存在.caffemodel文件中，该文件可以被c，python，matlab等调用；
8.通过前面博文的LeNet模型的使用，我们可以发现，使用caffe训练模型只需要以下几个步骤：
（1）准备好数据；
（2）写好模型配置文件；
（3）写好优化配置文件；
（4）命令行执行；
这样就可以得到训练的模型.caffemodel文件了；
（三）基于命令行的模型训练
1.准备数据
（1）数据来源：任意的jpg或其他格式的图像数据；
（2）划分数据为train跟val数据集，并且使用文本记录好对应的标签（自己写脚本就可以），格式如下：
注意label是从0开始的；
（3）将数据转化为lmdb，在caffe的根目录下，/build/tools/下有各种可以使用的命令行工作，为了将图像数据转为lmdb，使用的是convert_imageset指令，具体如下：
- $CAFFE_TOOLS/convert_imageset \
- --resize_height=$RESIZE_HEIGHT \
- --resize_width=$RESIZE_WIDTH \
- --shuffle \
- $IMAGE_DATA_ROOT \
- $LABEL_DATA_PATH/label.txt \
- $OUTPUT_PATH/data_lmdb
2.训练模型
前面已经讲述了如何配置模型文件跟优化文件，现在需要注意的是如何调用命令行来训练：
很简单，只需指定优化配置文件的路径即可；
至此模型训练结束，我们已经得到了我们想要的模型，存放在. caffemodel中；
3.使用模型
以下记录如何用命令行使用训练好的模型，主要是讲述提取每层的特征：
（1）test.prototxt描述的是测试的网络结构；
（2）ip2表示需要提取特征的层的名字；
4.注意事项
（1）在将jpg数据转为lmdb时，都需要有label的文本信息，一般来说，train跟validation数据是带有label的，test数据是没有的，一般是给test数据提供index文本信息；
（2）在模型训练过程中将导入train数据跟val数据，其中train数据是为了训练模型，val数据给出识别率为调参提供参考；其中val数据不是必须的，根据需要在训练模型配置文件中定义；
（3）训练过程的模型文件既定义了训练模型也定义了验证模型，而提取特征过程的模型文件中只定义测试模型；
（4）在提取的特征中，每张图象的特征的次序跟输入的次序是不一样的，为了得到caffe中模型训练过程的输入图像的次序，可以通过提取test数据的index文本信息，也就是label信息；
（5）提取出来的特征以lmdb形式给出，需要根据需要自行转换；
（一）简介
1.caffe是一个清晰而高效的深度学习框架，纯粹的C++/CUDA架构，支持命令行、Python和MATLAB接口，可以在CPU和GPU直接无缝切换；
2.caffe的主要优势：
（1）CPU与GPU的无缝切换；
（2）模型与优化都是通过配置文件来设置，无需代码；
3.caffe的下载与安装：
（1）下载
（2）安装
（3）caffe的下载与安装以及一些基本的介绍官网已经描述地比较详细，这里不再重复；
4.caffe的使用接口有命令行，python跟matlab，个人觉得训练模型的时候使用命令行已经足够简单了，至于训练好的模型可以使用python与matlab的接口进行调用，本文先描述基于命令行的模型训练，以LeNet模型为例；
（二）LeNet模型
PS：LeNet是手写数字库MNIST上应用比较经典的模型，具有7层网络结构，分别是卷积-下采样-卷积-下采样-全连-全连-分类层，具体网络细节可以参考文章：
Gradient based learning applied to document recognition
1.安装编译完caffe后，其主目录下有：
2.训练模型之前需要先准备好训练数据MNIST，执行以下命令可以下载MNIST数据库：
3.由于caffe支持的数据类型不包括图像类型，所以常规做法需要将图像类型转为lmdb类型：
4.准备好数据之后，我们需要定义我们的网络模型，在caffe中是通过.prototxt配置文件来定义的，执行以下命令：
可以看到各个网络层是如何定义的：
（1）输入层（数据层）：
- layer {
- name: "mnist" //表示层名
- type: "Data" //表示层的类型
- top: "data"
- top: "label"
- include {
- phase: TRAIN //表示仅在训练阶段起作用
- }
- transform_param {
- scale: 0.00390625 //将图像像素值归一化
- }
- data_param {
- source: "examples/mnist/mnist_train_lmdb" //数据来源
- batch_size: 64 //训练时每个迭代的输入样本数量
- backend: LMDB //数据类型
- }
- }
- layer {
- name: "conv1"
- type: "Convolution"
- bottom: "data" //输入是data
- top: "conv1" //输出是卷积特征
- param {
- lr_mult: 1 //权重参数w的学习率倍数
- }
- param {
- lr_mult: 2 //偏置参数b的学习率倍数
- }
- convolution_param {
- num_output: 20
- kernel_size: 5
- stride: 1
- weight_filler { //权重参数w的初始化方案，使用xavier算法
- type: "xavier"
- }
- bias_filler {
- type: "constant" //偏置参数b初始化化为常数，一般为0
- }
- }
- }
（3）下采样层（pool）：
- layer {
- name: "pool1"
- type: "Pooling"
- bottom: "conv1"
- top: "pool1"
- pooling_param {
- pool: MAX
- kernel_size: 2
- stride: 2
- }
- }
（4）全连层：
- layer {
- name: "ip1"
- type: "InnerProduct"
- bottom: "pool2"
- top: "ip1"
- param {
- lr_mult: 1
- }
- param {
- lr_mult: 2
- }
- inner_product_param {
- num_output: 500
- weight_filler {
- type: "xavier"
- }
- bias_filler {
- type: "constant"
- }
- }
- }
- layer {
- name: "relu1"
- type: "ReLU"
- bottom: "ip1"
- top: "ip1"
- }
- layer {
- name: "accuracy"
- type: "Accuracy"
- bottom: "ip2"
- bottom: "label"
- top: "accuracy"
- include {
- phase: TEST
- }
- }
- layer {
- name: "loss"
- type: "SoftmaxWithLoss"
- bottom: "ip2"
- bottom: "label"
- top: "loss"
- }
5.定义完网络模型，还需要配置关于模型优化的文件：
配置文件如下：
- # The train/test net protocol buffer definition
- net: "examples/mnist/lenet_train_test.prototxt" //设定网络模型配置文件的路径
- # test_iter specifies how many forward passes the test should carry out.
- # In the case of MNIST, we have test batch size 100 and 100 test iterations,
- # covering the full 10,000 testing images.
- test_iter: 100
- # Carry out testing every 500 training iterations.
- test_interval: 500
- # The base learning rate, momentum and the weight decay of the network.
- base_lr: 0.01
- momentum: 0.9
- weight_decay: 0.0005
- # The learning rate policy
- lr_policy: "inv"
- gamma: 0.0001
- power: 0.75
- # Display every 100 iterations
- display: 100
- # The maximum number of iterations
- max_iter: 10000
- # snapshot intermediate results
- snapshot: 5000
- snapshot_prefix: "examples/mnist/lenet"
- # solver mode: CPU or GPU
- solver_mode: GPU
6.接下来一步就是进行训练了，直接执行命令就可以：
执行后可以看到：首先会读取配置文件初始化网络跟优化器：
紧接着开始优化：
可以看到训练过程中每100次迭代就会显示一个loss，每500次迭代就会计算一次test准确率，总共10000次迭代，这些都可以在配置文件中设置；
7.训练完之后的模型就保存在.caffemodel文件中，该文件可以被c，python，matlab等调用；
8.通过前面博文的LeNet模型的使用，我们可以发现，使用caffe训练模型只需要以下几个步骤：
（1）准备好数据；
（2）写好模型配置文件；
（3）写好优化配置文件；
（4）命令行执行；
这样就可以得到训练的模型.caffemodel文件了；
（三）基于命令行的模型训练
1.准备数据
（1）数据来源：任意的jpg或其他格式的图像数据；
（2）划分数据为train跟val数据集，并且使用文本记录好对应的标签（自己写脚本就可以），格式如下：
注意label是从0开始的；
（3）将数据转化为lmdb，在caffe的根目录下，/build/tools/下有各种可以使用的命令行工作，为了将图像数据转为lmdb，使用的是convert_imageset指令，具体如下：
- $CAFFE_TOOLS/convert_imageset \
- --resize_height=$RESIZE_HEIGHT \
- --resize_width=$RESIZE_WIDTH \
- --shuffle \
- $IMAGE_DATA_ROOT \
- $LABEL_DATA_PATH/label.txt \
- $OUTPUT_PATH/data_lmdb
2.训练模型
前面已经讲述了如何配置模型文件跟优化文件，现在需要注意的是如何调用命令行来训练：
很简单，只需指定优化配置文件的路径即可；
至此模型训练结束，我们已经得到了我们想要的模型，存放在. caffemodel中；
3.使用模型
以下记录如何用命令行使用训练好的模型，主要是讲述提取每层的特征：
（1）test.prototxt描述的是测试的网络结构；
（2）ip2表示需要提取特征的层的名字；
4.注意事项
（1）在将jpg数据转为lmdb时，都需要有label的文本信息，一般来说，train跟validation数据是带有label的，test数据是没有的，一般是给test数据提供index文本信息；
（2）在模型训练过程中将导入train数据跟val数据，其中train数据是为了训练模型，val数据给出识别率为调参提供参考；其中val数据不是必须的，根据需要在训练模型配置文件中定义；
（3）训练过程的模型文件既定义了训练模型也定义了验证模型，而提取特征过程的模型文件中只定义测试模型；
（4）在提取的特征中，每张图象的特征的次序跟输入的次序是不一样的，为了得到caffe中模型训练过程的输入图像的次序，可以通过提取test数据的index文本信息，也就是label信息；
（5）提取出来的特征以lmdb形式给出，需要根据需要自行转换；