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? 現(xiàn)如今，在深度學習領(lǐng)域中的主流開源框架有很多。而Caffe框架是人們無法繞過的一座山。這不僅是因為它無論在結(jié)構(gòu)、性能上，還是在代碼質(zhì)量上，都稱得上一款十分出色的開源框架。更重要的是，它將深度學習的每一個細節(jié)都原原本本地展現(xiàn)出來，大大降低了人們學習研究和開發(fā)的難度。Caffe框架之所以廣受歡迎是因為其穩(wěn)定的模型架構(gòu)、較好的設(shè)備抽象、清晰的說明教程（用戶只需要將官方文檔的例子跑一遍，基本就能清楚Caffe的操作過程和細節(jié)）以及開放的模型倉庫。 本教程詳細介紹了Caffe的優(yōu)勢、架構(gòu)，網(wǎng)絡(luò)定義、各層定義，Caffe的安裝與配置，解讀了Caffe中Filler的作用以及cifar10、ImageNet數(shù)據(jù)集和mnist數(shù)據(jù)集創(chuàng)建lmdb或leveldb類型的數(shù)據(jù)等等。再加上大量的解析Caffe中重要的源碼理解其精髓，加強對深度學習理論的理解。在教程的后還配有Caffe完整的案例解析。 ? ? 1.課程研發(fā)環(huán)境 主要講解的是Windows環(huán)境下Caffe框架 操作系統(tǒng)：推薦Windows Server 2012 R2 64bit或Windows 7 SP1 64bit以上 編譯環(huán)境：Visual Studio 2013 Ultimate版 CAFFE數(shù)據(jù)包 2.內(nèi)容簡介 本教程以目前已經(jīng)大量用于線上系統(tǒng)的深度學習主流框架Caffe為例，從底層開始，由淺入深，先是概述Caffe框架，說明其和深度學習的關(guān)系，然后講解并演示 Caffe的配置、部署、使用，接著講解了Caffe的基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，然后通過大量的閱讀Caffe源碼理解其精髓，加強對深度學習理論的理解，終達到熟練運用 Caffe 解決實際問題的目的。本教程還講解了Caffe框架中的MNIST數(shù)據(jù)集，從使用腳本下載數(shù)據(jù)集，再到其數(shù)據(jù)格式的一個描述，后還詳細演示了其數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換。和其他深度學習主流框架教程相比，本教程偏重動手實踐，將難以捉摸的枯燥理論用淺顯易懂的形式表達，透過代碼揭開其神秘面紗，更多地貼近實際應(yīng)用。? ? 第1講-初識Caffe 1.1-Caffe的簡介和其安裝 1.2-數(shù)據(jù)格式描述以及LEVELDB和LMDB介紹 1.3-數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換描述 1.4-數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換與LeNet5模型描述 1.5-LeNet5模型和Caffe目錄結(jié)構(gòu) 第2講-Caffe中Filler的作用和cifar10數(shù)據(jù)集創(chuàng)建lmdb或leveldb類型的數(shù)據(jù) 2.1-Filler類前 2.2-Filler類中 2.3-Filler類后 2.4-cifar10函數(shù)分析上 2.5-cifar10函數(shù)分析下 第3講-Caffe數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 3.1-Blob的簡介和主要源碼解析 3.2-Blob所有源碼的解析 3.3-Layer的介紹和其主要源碼的解析 3.4-Layer所有源碼的解析 3.5-Net簡介與源碼解析 第4講-解析Caffe.proto和sovler-factory 4.1-protocol buffer 4.2-caffe.proto中的幾個重要數(shù)據(jù)類型 4.3-caffe.proto 4.4-Solver工廠類注冊Solver子類 4.5-solver_factory.hpp 第5講-Caffe程序入口分析及其訓練源碼基本流程 5.1-Caffe程序運行流程上 5.2-Caffe程序運行流程下 5.3-訓練LeNet和網(wǎng)絡(luò)初始化 5.4-訓練過程 第6講-Caffe計算圖像均值描述和ImageNet數(shù)據(jù)集創(chuàng)建lmdb類型的數(shù)據(jù) 6.1-計算圖像均值 6.2-計算圖像均值描述 6.3-ImageNet數(shù)據(jù)集創(chuàng)建lmdb類型的數(shù)據(jù)前部分 6.4-ImageNet數(shù)據(jù)集創(chuàng)建lmdb類型的數(shù)據(jù)后部分 第7講-加深學習Caffe源碼 7.1-介紹Caffe代碼結(jié)構(gòu)及其定義網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 7.2-讀取和解析數(shù)據(jù)代碼 7.3-Google Flags和Register Brew Function的宏的使用 7.4-train()函數(shù)和SolverParameter的解析過程 第8講-完整案例源碼解析 8.1-LeNetSolver初始化 8.2-LeNet初始化訓練網(wǎng)絡(luò)上 8.3-LeNet初始化訓練網(wǎng)絡(luò)下 8.4-LeNet前向過程 8.5-LeNet反向過程 ? ? ? ? ? 目標一. 了解Caffe框架的環(huán)境配置以及LEVELDB和LMDB數(shù)據(jù)。 目標二. 學習并且掌握Caffe框架基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，明白其各結(jié)構(gòu)之間的關(guān)系。 目標三. 閱讀明白Caffe框架的源碼，特別是其入口程序也就是Caffe.cpp的源碼理解，這樣可以熟悉Caffe程序運行流程。 目標四. 明白Caffe優(yōu)化求解過程，重點是求解器，以及求解器的實現(xiàn)等等。