Caffe2教程

什么是Caffe2

Caffe2是Facebook推出的一个深度学习框架。与很多其他深度学习框架不同，Caffe2不仅支持一些最流行的深度学习模型如CNN和RNN，并且可以更好地支持可变长度和来自多个传感器的异构输入，还可以高效地在多个 GPU 上训练和推理。

安装Caffe2

Caffe2支持多个平台，包括Linux、Windows和MacOS。Caffe2还支持多种Python版本，包括Python 2和Python 3。安装Caffe2需要做以下几个步骤：

1. 安装依赖库：Caffe2依赖于很多库，包括BLAS、OpenCV、gflags、glog、protobuf等。可以使用包管理器如apt-get、yum、brew等来安装这些库，也可以手工下载并安装这些库。
2. 安装Caffe2：可以从Caffe2的GitHub仓库获取最新的Caffe2版本，并按照官方文档进行编译和安装。

使用Caffe2

加载数据

Caffe2支持多种数据格式，包括MNIST、CIFAR-10和ImageNet。使用Caffe2加载数据，需要先定义数据格式和数据读取方式。

from caffe2.python import workspace, data_utils
from caffe2.proto import caffe2_pb2

# 定义数据格式
db_name = 'mnist-train-nchw-lmdb'
data_db = data_utils.get_db(db_name)

# 定义数据读取方式
dbreader = data_db.new_transaction().get_cursor()

定义模型

Caffe2支持多种模型，包括CNN、RNN、FCN等。使用Caffe2定义模型时，需要先定义数据输入和输出的形状和大小，然后再定义网络结构。

from caffe2.python import model_helper, brew

# 定义数据输入和输出的形状和大小
batch_size = 256
data_shape = (batch_size, 1, 28, 28)
label_shape = (batch_size, )

# 定义网络结构
model = model_helper.ModelHelper(name='mnist')
data, label = brew.image_input(
    model, 'data', ['label'], batch_size=batch_size,
    width=28, height=28, nchan=1, mode='train')

conv1 = brew.conv(
    model, data, 'conv1', dim_in=1, dim_out=32, kernel=3, stride=1, pad=1)
relu1 = brew.relu(model, conv1, 'relu1')
pool1 = brew.max_pool(model, relu1, 'pool1', kernel=2, stride=2)

conv2 = brew.conv(
    model, pool1, 'conv2', dim_in=32, dim_out=64, kernel=3, stride=1, pad=1)
relu2 = brew.relu(model, conv2, 'relu2')
pool2 = brew.max_pool(model, relu2, 'pool2', kernel=2, stride=2)

fc3 = brew.fc(model, pool2, 'fc3', dim_in=64 * 7 * 7, dim_out=1024)
relu3 = brew.relu(model, fc3, 'relu3')

fc4 = brew.fc(model, relu3, 'fc4', dim_in=1024, dim_out=10)
softmax = brew.softmax(model, fc4, 'softmax')

# 定义损失函数和优化器
xent = model.net.CrossEntropy([softmax, label], 'xent')
loss = model.net.AveragedLoss(xent, 'loss')
model.AddGradientOperators([loss])
optimizer = model_helper.build_optimizer(model, base_learning_rate=0.001)

训练模型

Caffe2可以使用CPU和GPU来训练模型。训练模型需要先初始化网络参数，然后在多个迭代中更新参数。

from caffe2.python import core

# 初始化网络参数
workspace.FeedBlob('data', np.zeros(data_shape, dtype=np.float32))
workspace.FeedBlob('label', np.zeros(label_shape, dtype=np.int32))
workspace.CreateNet(model.net)
workspace.RunNet(model.param_init_net)

# 迭代更新网络参数
num_iters = 100
for i in range(num_iters):
    data, label = next(dbreader)
    workspace.FeedBlob('data', data)
    workspace.FeedBlob('label', label)
    workspace.RunNet(model.net)
    workspace.RunNet(optimizer)
    if i % 10 == 0:
        print('Iter:', i, 'Loss:', workspace.FetchBlob(loss))

保存和加载模型

Caffe2可以将模型保存为Protobuf格式，也可以将模型权重保存为Numpy格式。

# 将模型保存为Protobuf格式
with open('model.pb', 'wb') as f:
    f.write(model.net.Proto().SerializeToString())

# 将模型权重保存为Numpy格式
params = [blob for blob in workspace.Blobs() if blob.endswith('_w') or blob.endswith('_b')]
np.savez('model.npz', **{p: workspace.FetchBlob(p) for p in params})

# 加载模型
with open('model.pb', 'rb') as f:
    net_def = caffe2_pb2.NetDef()
    net_def.ParseFromString(f.read())
workspace.RunNetOnce(core.Net(net_def))