- Caffe能做什么？
- 为什么选择caffe?
- 环境
- 整体结构
- Protocol buffer
- 训练基本流程
- Python中训练
Debug
Caffe能做什么？
定义网络结构
训练网络
C++/CUDA 写的结构
cmd/python/Matlab接口
CPU/GPU工作模式
给了一些参考模型&pretrain了的weights
- 为什么选择caffe?
模块化做的好
简单：修改结构无需该代码
开源：共同维护开源代码
- 环境：
$ lsb_release -a
Distributor ID: Ubuntu
Description: Ubuntu 12.04.4 LTS
Release: 12.04
Codename: precise
$ cat /proc/version
Linux version 3.2.0-29-generic (buildd@allspice) (gcc version 4.6.3 (Ubuntu/Linaro 4.6.3-1ubuntu5) ) #46-Ubuntu SMP Fri Jul 27 17:03:23 UTC 2012
Vim + Taglist + Cscope
- 整体结构：
定义CAFFE为caffe跟目录，caffe的核心代码都在$CAFFE/src/caffe 下，主要有以下部分：net, blob, layer, solver.
net.cpp:
net定义网络， 整个网络中含有很多layers， net.cpp负责计算整个网络在训练中的forward, backward过程， 即计算forward/backward 时各layer的gradient。
layers:
在$CAFFE/src/caffe/layers中的层，在protobuffer (.proto文件中定义message类型，.prototxt或.binaryproto文件中定义message的值) 中调用时包含属性name， type（data/conv/pool…）， connection structure (input blobs and output blobs)，layer-specific parameters（如conv层的kernel大小）。定义一个layer需要定义其setup, forward 和backward过程。
blob.cpp:
net中的数据和求导结果通过4维的blob传递。一个layer有很多blobs， e.g,
对data，weight blob大小为Number * Channels * Height * Width, 如256*3*224*224；
对conv层，weight blob大小为 Output 节点数 * Input 节点数 * Height * Width，如AlexNet第一个conv层的blob大小为96 x 3 x 11 x 11；
对inner product 层， weight blob大小为 1 * 1 * Output节点数 * Input节点数； bias blob大小为1 * 1 * 1 * Output节点数（ conv层和inner product层一样，也有weight和bias，所以在网络结构定义中我们会看到两个blobs_lr，第一个是weights的，第二个是bias的。类似地，weight_decay也有两个，一个是weight的，一个是bias的）；
blob中，mutable_cpu/gpu_data() 和cpu/gpu_data()用来管理memory，cpu/gpu_diff()和 mutable_cpu/gpu_diff()用来计算求导结果。
slover.cpp:
结合loss，用gradient更新weights。主要函数：
Init(),
Solve(),
ComputeUpdateValue(),
Snapshot(), Restore(),//快照（拷贝）与恢复 网络state
Test()；
在solver.cpp中有3中solver，即3个类：AdaGradSolver, SGDSolver和NesterovSolver可供选择。
关于loss，可以同时有多个loss，可以加regularization（L1/L2）；
Protocol buffer：
上面已经将过， protocol buffer在 .proto文件中定义message类型，.prototxt或.binaryproto文件中定义message的值；
Caffe
Caffe的所有message定义在$CAFFE/src/caffe/proto/caffe.proto中。
Experiment
在实验中，主要用到两个protocol buffer: solver的和model的，分别定义solver参数（学习率啥的）和model结构(网络结构)。
技巧：
冻结一层不参与训练：设置其blobs_lr=0
对于图像，读取数据尽量别用HDF5Layer（因为只能存float32和float64，不能用uint8, 所以太费空间）
训练基本流程：
数据处理
法一，转换成caffe接受的格式：lmdb, leveldb, hdf5 / .mat, list of images, etc.；法二，自己写数据读取层(如https://github.com/tnarihi/tnarihi-caffe-helper/blob/master/python/caffe_helper/layers/data_layers.py)
定义网络结构
配置Solver参数
训练：如 caffe train -solver solver.prototxt -gpu 0
在python中训练:
Document & Examples: https://github.com/BVLC/caffe/pull/1733
核心code：
Net类的增强功能
Debug：
在Make.config中设置DEBUG := 1
在solver.prototxt中设置debug_info: true
在python/Matlab中察看forward & backward一轮后weights的变化
经典文献：
[ DeCAF ] J. Donahue, Y. Jia, O. Vinyals, J. Hoffman, N. Zhang, E. Tzeng, and T. Darrell. Decaf: A deep convolutional activation feature for generic visual recognition. ICML, 2014.
[ R-CNN ] R. Girshick, J. Donahue, T. Darrell, and J. Malik. Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation. CVPR, 2014.
[ Zeiler-Fergus Visualizing] M. Zeiler and R. Fergus. visualizing and understanding convolutional networks. ECCV, 2014.
[ LeNet ] Y. LeCun, L. Bottou, Y. Bengio, and P. Haffner. Gradient-based learning applied to document recognition. IEEE, 1998.
[ AlexNet ] A. Krizhevsky, I. Sutskever, and G. Hinton. Imagenet classification with deep convolutional neural networks. NIPS, 2012.
[ OverFeat ] P. Sermanet, D. Eigen, X. Zhang, M. Mathieu, R. Fergus, and Y. LeCun. Overfeat: Integrated recognition, localization and detection using convolutional networks. ICLR, 2014.
[ Image-Style (Transfer learning) ] S. Karayev, M. Trentacoste, H. Han, A. Agarwala, T. Darrell, A. Hertzmann, H. Winnemoeller. Recognizing Image Style. BMVC, 2014.
[ Karpathy14 ] A. Karpathy, G. Toderici, S. Shetty, T. Leung, R. Sukthankar, and L. Fei-Fei. Large-scale video classification with convolutional neural networks. CVPR, 2014.
[ Sutskever13 ] I. Sutskever. Training Recurrent Neural Networks. PhD thesis, University of Toronto, 2013.
[ Chopra05 ] S. Chopra, R. Hadsell, and Y. LeCun. Learning a similarity metric discriminatively, with application to face verification. CVPR, 2005.