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首頁大數(shù)據(jù)時(shí)代應(yīng)該怎樣理解深度學(xué)習(xí)Caffe？
應(yīng)該怎樣理解深度學(xué)習(xí)Caffe？
2020-07-13
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Caffe是深度學(xué)習(xí)框架中經(jīng)常遇到的，那么到底Caffe是什么?我們又應(yīng)該怎樣理解呢?下面，小編對(duì)于Caffe做了一個(gè)簡單的介紹，希望對(duì)大家有所幫助。

一、Caffe基本概念

Caffe全稱為：Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding，又叫做卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架。是一個(gè)同時(shí)具有表達(dá)性、速度和思維模塊化的優(yōu)點(diǎn)的，清晰、效率高的深度學(xué)習(xí)框架。而且Caffe是開源的，采用的編程語言為C++，支持命令行、Python和Matlab接口，它既支持CPU上運(yùn)行，也支持在GPU上運(yùn)行。

二、Caffe架構(gòu)

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)：Caffe通過”blobs”,也就是通過4維數(shù)組的方式來進(jìn)行存儲(chǔ)和傳遞數(shù)據(jù)。Blobs為批量圖像(或其它數(shù)據(jù))的操作，參數(shù)或者是參數(shù)更新，提供了一個(gè)統(tǒng)一的內(nèi)存接口。Models是以Google Protocol Buffers的方式磁盤上存儲(chǔ)。而大型數(shù)據(jù)則在LevelDB數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行存儲(chǔ)。

層：一個(gè)Caffe層(Layer)是一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層的本質(zhì)，采用一個(gè)或者多個(gè)blobs作為輸入，并且產(chǎn)生一個(gè)或多個(gè)blobs作為輸出。網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)整體的操作，而層的關(guān)鍵職責(zé)有兩個(gè)：一是前向傳播，需要輸入并產(chǎn)生輸出;二是反向傳播，以梯度為輸出，利用參數(shù)和輸入計(jì)算梯度。Caffe為此提供了一套完整的層類型。

網(wǎng)絡(luò)和運(yùn)行方式：Caffe保留了所有的，有向無環(huán)層圖，這就確保了正確的進(jìn)行前向傳播和反向傳播。Caffe模型是終端到終端的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)。一個(gè)典型的網(wǎng)絡(luò)通常是開始于數(shù)據(jù)層，而結(jié)束于loss層。通過單一的一個(gè)開關(guān)，使其網(wǎng)絡(luò)在CPU或GPU上運(yùn)行。

訓(xùn)練一個(gè)網(wǎng)絡(luò)：Caffe訓(xùn)練一個(gè)模型(Model)依靠的是速度快、而且標(biāo)準(zhǔn)的隨機(jī)梯度下降算法。

三、Caffe優(yōu)勢

學(xué)起來容易：Caffe模型與相應(yīng)優(yōu)化都是以文本形式給出的，省去了學(xué)習(xí)相關(guān)代碼的麻煩。

Caffe給出了模型的定義、預(yù)訓(xùn)練的權(quán)重以及最優(yōu)化設(shè)置，上手速度快。

運(yùn)行速度快：運(yùn)行最棒的模型，處理海量的數(shù)據(jù)。

Caffe通常與cuDNN結(jié)合來一起使用，用來測試AlexNet模型，在K40上只需要1.17ms就能處理一張圖片

模塊化：Caffe允許對(duì)新數(shù)據(jù)格式、網(wǎng)絡(luò)層和損失函數(shù)進(jìn)行擴(kuò)展，方便擴(kuò)展到新的設(shè)置和任務(wù)上。

開放性：開放的源碼以及參考模型用于再現(xiàn)。

社區(qū)好：能夠通過BSD-2參與開發(fā)與討論。

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