深度學習工具包caffe相關合集-usage summarization

CaffeUsageShanghaiTechXu 閱讀流Hppnet.hpp---caffe-master\include\caffe\net.hppCpp/cufile:caffe框架一般不需要修改，只需要增加新的層實現(xiàn)即可。例如像自己實閱讀流

閱讀流 Caffe框 Caffe深度學習框架 DIYDeepLearningforVision:ATutorialwithCaffe 閱讀流DIYDeepLearningforVisionATutorialwithCaffe /TAUSummerWorkshoponDeepLearningandpackagecaffe;…關于message和package的說明這樣可以通過caffe::BlobProto*blobproto1定義一個類對象>函數(對象是指針類型)可以調用類里面定義的函enum枚舉類型調用方法：caffe::BlobProto::枚舉類型里面的變量和寫coe的時候，只需要iclue”Set_+field設定值的函數命名，has_檢查field是否已經被設置，比如requiredstringnumber=1；屬于layer的：FillerParameter,LayerParameter,,,, 學習到的參數：vector<shared_ptr<Blob<Dtype>>>blobs_;*Kk*Hh*Ww，其中Number/N是batchsizeBlob<Dtype>diff_;//cachedforbackwardpassBlob<Dtype>dist_sq_;//cachedforbackwardpassBlob<Dtype>diff_sq_;//tmpstorageforgpuforwardpassBlob<Dtype>summer_vec_;//tmpstorageforgpuforward1.Namespacecaffe{class其中template<typenameDtype>表示函數模板，Dtype可以表示int，double等數據類型。 數據 數量*對應featuremaps數量*輸 包含頭文件名#include“ #includeinclde“classSynceemC與BlbSycMcopygnu或cu函數Reshape()可以改變一個blob的大ShareDate()/ShareDiff()從other的 data和diff的值 #include #include"caffe/proto/caffe.pb.h" vector<share_ptr<Blob<Dtype>>>blobs_;這個 網頁參考caffe源碼解析之Layer層Caffe學習筆記3-Layer的相關學Caffe-代碼解析-Caffe中l(wèi)ayer每一層結構解釋 Net：是網絡的搭建，將Layer所派生出層類組合成網 NeBackward(),loNe(本文件描述。模型初始化Net::Iit()會產生l和并調用。Ne化之后通過Caffe::set_mode()設置Caffe::mode()來選擇運行平臺CPU或，結果是相同#include #include"caffe/layer.hpp"Iit()lbs的etp。ForwardPrefilled()用于前饋預先填滿，即預先進行一次lbet_inut_l_。lb以rig ShareTrainedLayersWith(Net*other)從Other網 新params_、params_lr_和params_weight_decay_ Solver：是Net的求解，修改這部分人主要會是研究DL求解方這個類中包含一個Ne實現(xiàn)了訓練模型參數所采用的優(yōu)shared_ptr<Net<Dtype>> 最后當進行整個網絡訓練過程（訓練某個模型）train(SlverSvrSlve(Slve()個函classSGDSolver:publicclassNesterovSolver:public#include while(iter_++< Test()測試網絡。步驟設置當前階段（TRAIN還是將test_net_指向net_對于每一次測試時的迭代：forinti0;iparam_.test_iter(用下面語句給result賦值blob的數據（降為一維）存入一個把輸出層對應位置的blob值累加test_score[idx++]+=result_vec[k]是否要輸出Testloss,是否要輸出設置當前階段（TRAIN還是 其他文件作用caffe-filler.hpp的作用是在網絡初始化時，根據layer的定義進行初始參數始數據輸入處于個網的最底它以從數據leveldb、lm中 中 還可以d5為絡最層主要實現(xiàn)數據格式的轉。internal_thread.hpp里面封裝了pthread函數，繼承的子類可以得 placecomputation，返回值覆蓋原值而占用新的內存）。其他文件作用caffe- #include"hdf5.h"#include"lmdb.h"#include" #include"caffe/filler.hpp"

namespacecaffetemplate<typenameclassBaseDataLayer:publicLayer<Dtype>template<typenameclassBasePrefetchingDataLayerpublicBaseDataLayer<Dtype>,InternalThread…}其他文件作 其他文件作代碼解釋部1.“.prototxt”解釋layername:cifar“type: layer層是data_layer層的類型topdatatop:label“第一層是數據本身，第二層是groundtruth；include{phase:TRAIN}data_param{source:“examples/cifar10/cifar10_train_lmdb“ backend:LMDB}}source表示數據的 代碼解釋部Param{lr_mult:2}表示偏置學習率調整的參數；num_output:過濾器的個數；pad:2表示 kernel_size過濾器的大??；stride:濾波器步長；bias_filler:偏置的初始化方法；

#learningratemultiplierforthe#learningratemultiplierforthe

#weightdecaymultiplierforthe#weightdecaymultiplierforthe代碼解釋部test_iter:1000是指測試的批次test_interval:1000是指每1000次迭代測試一lr_policy:“step”學習率變gamma:0.1學習率變化的比stepsize:100000100000次迭代減少學習率display:2020層顯示一次max_iter450000最大迭代次數momentum:0.9沖量snapshot:10000每迭代10000次顯示狀代碼解釋部input_dim input_dim3表示RGB三個input_dim:32表 input_dim:32表 0(準確率)/score1(測試損失函數) 做Snapshot_prefix:“cifar10_quick”表示每5000次迭代， Ubuntu操Ubuntu操odu+xget_cifar10.shsudosh .sh用于執(zhí) find‘pwd’./examples/images–typef–exececho{}\;>examples/_temp/temp.txt findname*.jpeg|cut–dd‘/’-f2-3train.txt用于將所有jpeg格式的文件名輸入到 Ubuntu操$TOOLS/convert_imageset\$TRAIN_DATA_ROOT\$DATA/train.txt$EXAMPLE/ilsvrc12_train_lmdb用于將數據和對應的label文件生成lmdb文件\tools\compute_image_mean.cpp輸入文件輸出文件用于計算均值；ln–sf$CAFFE_ROOTexternal/caffe創(chuàng)建超 makematcaffe使用 makepycaffe使用python接口的caffe文件夾其他操網頁參考txt文件按行打亂順序txt按 按行寫入打亂順caffe如何prototxt文件中，添加并傳遞變Caffe把singlelabel-->multi-label涉及到的幾個C/C++定義向量、賦值和使如何在caffe中添加新類型的 caffe&windows工作過程—cifar10為例 其他操網頁參考train_net.cpp是caffe的主函數所在處 Caffemodel解析 Caffe源碼導讀（7）：LRN層的實現(xiàn) Caffe學習筆記5-BLAS與boost::thread加速：基于cblasBLAS%E4%B8%8Eboost-DeepLearning優(yōu)化方法總結其他操cuDNN:efficientPrimitivesforDeepcaffetoolscommand(computethemeanimage,convertbinaryprototocaffec++抽 其他操代碼解 Caffe其他操UseCaffetoextractfeaturesofeach 常用文需要定義的layers，黃色表示datablobs； 參使 得到caffemodel里面學習到的權值打 makesurethatthepathtoyourmatcaffe(CAFFEROOT/ /caffe)isinyour path.Ifnot,additmanuallyorwrite:addpath(yourpath) caffe(‘init’,‘your_model注意deploy是參數設置文件，而不是參數定weights=cae(‘getweights’)其中的weightssave('/path/to/folder/lename.mat','weights')用于保存權finetuningfinetuning常用blas函數BasicLinearAlgebraY=alpha*Xvoidcaffe_cpu_axpby<float>(constintN,constfloatalpha,constfloat*X,constfloatbeta,float*Y){cblas_saxpby(N,alpha,X,1,beta,Y,1);}diff_=X_i–Voidcaffe_sub(constintN,float*X,float* 已知layer輸入，如何求輸出尺 Output_h=(input_h+2*pad_h–kernel_h)/stride_h+ output_w=32;可視化參命令行輸入ipythonnotebook，如果出現(xiàn)問題，則對應輸入sudopip[(k,v.data.shape)fork,vinnet.blobs.items()]輸出每層layer的輸入 featuremaps數量*輸出 的寬度；比如(‘conv1’,(1,32,32, 的數量，第一個32是對應featuremaps數量，輸出 [(k,v[0].data.shape)fork,vinnet.params.items()]輸出網絡學到的W參數；比如(‘conv1’,(32,3,5,5))中3是輸入通道數，32是卷積層輸出的featuremaps數目，5*5是kernelsize；但是對應于 val(:,:,2,1)/val(:,:,3,1)/val(:,:,1,2)/val(:,:,2,2)/val(:,:,3,2)/…/val(:,:,1,32)/val(:,:,2,32)/val(:,:,3,32)這種形式；其中size(val(:,:,1,1))=5*5*1*1。將binaryproto轉換成npy文 ，然后放在cdimportnumpyasnpimportsysimportcaffe_root=‘/path/to/caffe/’sys.path.insert(0,caffe_root+‘python’)iflen(sys.argv)!=3:printUsage:pythoncreat_mean_npy.pyproto.meanout.npy“ data=open(sys.argv[1],'rb').read()arr=out=arr[0]神經網絡的經典模AlexNet解讀（hinton2012經典模型 Siamesenetwork（兩個CNN