caffe学习笔记（1）

红太狼 2022-07-16 08:38 154阅读 0赞

caffe学习笔记（1）

刚开始学习caffe，发现一个非常好的博客[caffe学习][caffe]。看了几遍收益匪浅，但是总是记不住，所以决定安装该博客的步骤一点一点实现，然后记录在该系列的博客中。原博客是在ubuntu下实现，而我是在mac下实现的，而且只是cpu模式的caffe，所以有些地方可能会有点诧异，对于ubuntu的用户，可以去参考原博客。

要运行caffe，需要先创建一个模型（model)，如比较常用的Lenet,Alex等， 而一个模型由多个层（layer）构成，每一屋又由许多参数组成。先看一个简单的模型jie gou：

![Center][]

所有的参数都定义在caffe.proto这个文件中。要熟练使用caffe，最重要的就是学会配置文件（prototxt）的编写。

层有很多种类型，比如Data,Convolution,Pooling等，层之间的数据流动是以Blobs的方式进行。

今天我们就先介绍一下数据层.

数据层是每个模型的最底层，是模型的入口，不仅提供数据的输入，也提供数据从Blobs转换成别的格式进行保存输出。通常数据的预处理（如减去均值, 放大缩小, 裁剪和镜像等），也在这一层设置参数实现。

数据来源可以来自高效的数据库（如LevelDB和LMDB），也可以直接来自于内存。如果不是很注重效率的话，数据也可来自磁盘的hdf5文件和图片格式文件。

所有的数据层的都具有的公用参数：先看示例

<span style="font-family:SimSun;font-size:18px;">layer {
      name: "cifar"
      type: "Data"
      top: "data"
      top: "label"
      include {
        phase: TRAIN
      }
      transform_param {
        mean_file: "examples/cifar10/mean.binaryproto"
      }
      data_param {
        source: "examples/cifar10/cifar10_train_lmdb"
        batch_size: 100
        backend: LMDB
      }
    }</span>

name: 表示该层的名称，可随意取

type: 层类型，如果是Data，表示数据来源于LevelDB或LMDB。根据数据的来源不同，数据层的类型也不同（后面会详细阐述）。一般在练习的时候，我们都是采 用的LevelDB或LMDB数据，因此层类型设置为Data。

top或bottom: 每一层用bottom来输入数据，用top来输出数据。如果只有top没有bottom，则此层只有输出，没有输入。反之亦然。如果有多个 top或多个bottom，表示有多个blobs数据的输入和输出。

data 与 label: 在数据层中，至少有一个命名为data的top。如果有第二个top，一般命名为label。 这种(data,label)配对是分类模型所必需的。

include: 一般训练的时候和测试的时候，模型的层是不一样的。该层（layer）是属于训练阶段的层，还是属于测试阶段的层，需要用include来指定。如果没有include参数，则表示该层既在训练模型中，又在测试模型中。

Transformations: 数据的预处理，可以将数据变换到定义的范围内。如设置scale为0.00390625，实际上就是1/255, 即将输入数据由0-255归一化到0-1之间

其它的数据预处理也在这个地方设置：

transform_param {
        scale: 0.00390625
        mean_file_size: "examples/cifar10/mean.binaryproto"
        # 用一个配置文件来进行均值操作
        mirror: 1  # 1表示开启镜像，0表示关闭，也可用ture和false来表示
        # 剪裁一个 227*227的图块，在训练阶段随机剪裁，在测试阶段从中间裁剪
        crop_size: 227
      }

后面的data\_param部分，就是根据数据的来源不同，来进行不同的设置。

1、数据来自于数据库（如LevelDB和LMDB）

层类型（layer type）:Data

必须设置的参数：

source: 包含数据库的目录名称，如examples/mnist/mnist\_train\_lmdb

batch\_size: 每次处理的数据个数，如64

可选的参数：

rand\_skip: 在开始的时候，路过某个数据的输入。通常对异步的SGD很有用。

backend: 选择是采用LevelDB还是LMDB, 默认是LevelDB.

示例：

layer {
      name: "mnist"
      type: "Data"
      top: "data"
      top: "label"
      include {
        phase: TRAIN
      }
      transform_param {
        scale: 0.00390625
      }
      data_param {
        source: "examples/mnist/mnist_train_lmdb"
        batch_size: 64
        backend: LMDB
      }
    }

2、数据来自于内存

层类型：MemoryData

必须设置的参数：

batch\_size`：每一次处理的数据个数，比如2`

channels`：通道数`

height``：高度

width: 宽度

示例：

layer {
      top: "data"
      top: "label"
      name: "memory_data"
      type: "MemoryData"
      memory_data_param{
        batch_size: 2
        height: 100
        width: 100
        channels: 1
      }
      transform_param {
        scale: 0.0078125
        mean_file: "mean.proto"
        mirror: false
      }
    }

3、数据来自于HDF5

层类型：HDF5Data

必须设置的参数：

source: 读取的文件名称

batch\_size: 每一次处理的数据个数

示例：

layer {
      name: "data"
      type: "HDF5Data"
      top: "data"
      top: "label"
      hdf5_data_param {
        source: "examples/hdf5_classification/data/train.txt"
        batch_size: 10
      }
    }

4、数据来自于图片

层类型：ImageData

必须设置的参数：

source: 一个文本文件的名字，每一行给定一个图片文件的名称和标签（label)

batch\_size: 每一次处理的数据个数，即图片数

可选参数：

rand\_skip: 在开始的时候，路过某个数据的输入。通常对异步的SGD很有用。

shuffle: 随机打乱顺序，默认值为false

new\_height,new\_width: 如果设置，则将图片进行resize

示例：

layer {
      name: "data"
      type: "ImageData"
      top: "data"
      top: "label"
      transform_param {
        mirror: false
        crop_size: 227
        mean_file: "data/ilsvrc12/imagenet_mean.binaryproto"
      }
      image_data_param {
        source: "examples/_temp/file_list.txt"
        batch_size: 50
        new_height: 256
        new_width: 256
      }
    }

5、数据来源于Windows

层类型：WindowData

必须设置的参数：

source: 一个文本文件的名字

batch\_size: 每一次处理的数据个数，即图片数

示例：

layer {
      name: "data"
      type: "WindowData"
      top: "data"
      top: "label"
      include {
        phase: TRAIN
      }
      transform_param {
        mirror: true
        crop_size: 227
        mean_file: "data/ilsvrc12/imagenet_mean.binaryproto"
      }
      window_data_param {
        source: "examples/finetune_pascal_detection/window_file_2007_trainval.txt"
        batch_size: 128
        fg_threshold: 0.5
        bg_threshold: 0.5
        fg_fraction: 0.25
        context_pad: 16
        crop_mode: "warp"
      }
    }

[caffe]: http://www.cnblogs.com/denny402/category/759199.html
[Center]: /images/20220716/3ef43eee19864a1cbe55fff6c9dcf418.png