Caffe2-创建自己的网络

Caffe2是一个流行的深度学习框架，被广泛用于图像分类、目标检测等任务。本文将为你介绍如何使用Caffe2创建自己的网络。

安装Caffe2

首先，你需要安装Caffe2。你可以通过pip进行安装：

pip install caffe2

或者，你可以从源代码进行安装：

git clone --recursive https://github.com/caffe2/caffe2.git
cd caffe2
mkdir build
cd build
cmake ..
make -j8 install

导入依赖

在创建Caffe2网络之前，你需要导入一些依赖：

from caffe2.python import core, workspace, net_drawer, visualize, model_helper
from caffe2.python.predictor import mobile_exporter
from caffe2.proto import caffe2_pb2
import numpy as np
import os
import shutil

这些依赖将包含你需要使用的函数和类。

创建网络

现在，你可以创建自己的网络了。我们将创建一个简单的网络，用于图像分类。

def create_network(model, data, labels):
  fc1 = model.FC(data, 'fc1', 784, 128)
  relu1 = model.Relu(fc1, 'relu1')
  fc2 = model.FC(relu1, 'fc2', 128, 64)
  relu2 = model.Relu(fc2, 'relu2')
  fc3 = model.FC(relu2, 'fc3', 64, 10)
  pred = model.Softmax(fc3, 'pred')
  xent = model.LabelCrossEntropy([pred, labels], 'xent')
  loss = model.AveragedLoss(xent, 'loss')
  model.AddGradientOperators([loss])

在这个网络中，我们定义了三个全连接层和两个ReLU激活层，最后一个Softmax层用于输出分类结果。我们还定义了一个交叉熵loss来度量模型的性能。

训练模型

现在，我们可以使用我们刚刚创建的网络来训练模型了。

def train_model(model, data, labels, iterations):
  workspace.ResetWorkspace()
  workspace.FeedBlob('data', data)
  workspace.FeedBlob('label', labels)
  create_network(model, 'data', 'label')
  optimizer = model.build_sgd(
      loss=model.net.loss,
      base_learning_rate=0.1,
      policy="step",
      stepsize=1,
      gamma=0.999
  )
  workspace.RunNetOnce(model.param_init_net)
  for i in range(iterations):
      workspace.RunNet(model.net.Proto().name)
      print('iter:', i, 'loss:', workspace.FetchBlob('loss'))

在这个函数中，我们首先重置工作区，然后将数据和标签输入到workspace中。接着，我们创建网络和优化器。最后，我们运行训练迭代，检查loss是否减小。

保存模型

在训练模型之后，我们可以将网络保存到磁盘上。

def save_model(model, data, filename):
  predict_net = model_helper.ModelHelper(name='predict_net', init_params=False)
  predict_net.net = core.Net(model.net.Proto().op)
  predict_net_params = [str(p) for p in model.params]
  workspace.RunNetOnce(predict_net.param_init_net)
  workspace.CreateNet(predict_net.net)
  mobile_exporter.Export(
      workspace,
      predict_net.net,
      predict_net.params + predict_net_params,
      filename,
      input_shapes=[(data.shape[0], data.shape[1], data.shape[2], data.shape[3])],
      output_names=['pred']
  )

这个函数使用mobile_exporter来保存模型。Export方法需要输入网络，参数，文件名和输入输出形状。

总结

到此为止，你已经了解了如何使用Caffe2创建自己的网络，并训练和保存模型。祝你好运！