开源深度学习架构Caffe

　　Caffe 全称为 Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding，是一个被广泛使用的开源深度学习框架（在 TensorFlow 出现之前一直是深度学习领域 GitHub star 最多的项目)，目前由伯克利视觉学中心（Berkeley Vision and Learning Center，BVLC）进行维护。Caffe 的创始人是加州大学伯克利的 Ph.D.贾扬清，他同时也是TensorFlow的作者之一，曾工作于 MSRA、NEC 和 Google Brain，目前就职于 Facebook FAIR 实验室。Caffe 的主要优势包括如下几点。

容易上手，网络结构都是以配置文件形式定义，不需要用代码设计网络。

训练速度快，能够训练 state-of-the-art 的模型与大规模的数据。

组件模块化，可以方便地拓展到新的模型和学习任务上。

Caffe 的核心概念是 Layer，每一个神经网络的模块都是一个 Layer。Layer 接收输入数据，同时经过内部计算产生输出数据。设计网络结构时，只需要把各个 Layer 拼接在一起构成完整的网络（通过写 protobuf 配置文件定义）。比如卷积的 Layer，它的输入就是图片的全部像素点，内部进行的操作是各种像素值与 Layer 参数的 convolution 操作，最后输出的是所有卷积核 filter 的结果。每一个 Layer 需要定义两种运算，一种是正向（forward）的运算，即从输入数据计算输出结果，也就是模型的预测过程；另一种是反向（backward）的运算，从输出端的 gradient 求解相对于输入的 gradient，即反向传播算法，这部分也就是模型的训练过程。实现新 Layer 时，需要将正向和反向两种计算过程的函数都实现，这部分计算需要用户自己写 C++或者 CUDA （当需要运行在 GPU 时）代码，对普通用户来说还是非常难上手的。正如它的名字 Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding 所描述的，Caffe 最开始设计时的目标只针对于图像，没有考虑文本、语音或者时间序列的数据，因此 Caffe 对卷积神经网络的支持非常好，但对时间序列 RNN、LSTM 等支持得不是特别充分。同时，基于 Layer 的模式也对 RNN 不是非常友好，定义 RNN 结构时比较麻烦。在模型结构非常复杂时，可能需要写非常冗长的配置文件才能设计好网络，而且阅读时也比较费力。

　　Caffe 的一大优势是拥有大量的训练好的经典模型（AlexNet、VGG、Inception）乃至其他 state-of-the-art （ResNet等）的模型，收藏在它的 Model Zoo （http://github.com/BVLC/ caffe/wiki/Model-Zoo）。因为知名度较高，Caffe 被广泛地应用于前沿的工业界和学术界，许多提供源码的深度学习的论文都是使用 Caffe 来实现其模型的。在计算机视觉领域 Caffe 应用尤其多，可以用来做人脸识别、图片分类、位置检测、目标追踪等。虽然 Caffe 主要是面向学术圈和研究者的，但它的程序运行非常稳定，代码质量比较高，所以也很适合对稳定性要求严格的生产环境，可以算是第一个主流的工业级深度学习框架。因为 Caffe 的底层是基于 C++的，因此可以在各种硬件环境编译并具有良好的移植性，支持 Linux、Mac 和 Windows 系统，也可以编译部署到移动设备系统如 Android 和 iOS 上。和其他主流深度学习库类似，Caffe 也提供了 Python 语言接口 pycaffe，在接触新任务，设计新网络时可以使用其 Python 接口简化操作。不过，通常用户还是使用 Protobuf 配置文件定义神经网络结构，再使用 command line 进行训练或者预测。Caffe 的配置文件是一个 JSON 类型的 .prototxt 文件，其中使用许多顺序连接的 Layer 来描述神经网络结构。Caffe 的二进制可执行程序会提取这些 .prototxt 文件并按其定义来训练神经网络。理论上，Caffe 的用户可以完全不写代码，只是定义网络结构就可以完成模型训练了。Caffe 完成训练之后，用户可以把模型文件打包制作成简单易用的接口，比如可以封装成 Python 或 MATLAB 的 API 。不过在 .prototxt 文件内部设计网络节构可能会比较受限，没有像 TensorFlow 或者 Keras 那样在 Python 中设计网络结构方便、自由。更重要的是，Caffe 的配置文件不能用编程的方式调整超参数，也没有提供像 Scikit-learn 那样好用的 estimator 可以方便地进行交叉验证、超参数的 Grid Search 等操作。

　　Caffe 在 GPU 上训练的性能很好（使用单块 GTX 1080 训练 AlexNet 时一天可以训练上百万张图片），但是目前仅支持单机多 GPU 的训练，没有原生支持分布式的训练。庆幸的是，现在有很多第三方的支持，比如雅虎开源的 CaffeOnSpark，可以借助 Spark 的分布式框架实现 Caffe 的大规模分布式训练。

官方网址：http://caffe.berkeleyvision.org/

GitHub：http://github.com/BVLC/caffe

巴特西

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