Caffe2 有用的资源

Caffe2 是 Facebook 推出的深度学习框架，它能够支持分布式训练和推理。它具有高效的运行速度和可扩展性，并支持各种作为输入的数据类型。在这里，我们介绍 Caffe2 的有用资源。

官方文档

Caffe2 的官方文档非常全面，其中包括了从安装到入门、高级用法以及 API 文档的介绍。它提供了详细的说明和示例，让你快速上手 Caffe2，你可以在 官网查看它的文档。

Github 网站

Caffe2 的源代码位于 Github 上，并且所有开发者都可以在上面提交自己的贡献。为了更方便地操作 Caffe2，可以在 Github 上下载它的代码并进行本地部署。这也是学习 Caffe2 的必要条件，你可以在 Caffe2 Github 页面上获取代码。

在线课程

Facebook 在 Udacity 上开设了免费课程《深度学习》（Deep Learning），其中包括了 Caffe2 的详细使用说明。这门课程具有循序渐进、交互式和高互动性的特点，非常适合初学者和有一定编程基础的人。你可以在 Udacity 网站上找到这门课程。

示例代码

为了方便学习，Caffe2官方提供了一些经过验证的示例代码。个人喜好的话，也可以在 Github 上下载一些非官方的示例代码，这些代码非常适合入门学习者。你可以在官方文档或者 Github 上找到这些示例代码。

下面是 Python 中调用 Caffe2 训练 LeNet 的代码，代码的来自于 Caffe2 官方文档：

# ...
from caffe2.python import brew, core, model_helper, optimizer, workspace
# ...

arg_scope = {"order": "NCHW"}
loss = model_helper.ModelHelper(name="mnist",
                            arg_scope=arg_scope);

data, label = AddInput(
    model, batch_size, db, db_type)

# Here, we do the main LeNet model definition.
# We create an convolutional layer, followed by a maxpool layer,
# then another convolutional layer and maxpool layer.
# All layers have Rectified Linear Unit (ReLU) activation.

conv1 = brew.conv(model, data, 'conv1', dim_in=1, dim_out=20, kernel=5)
pool1 = brew.max_pool(model, conv1, 'pool1', kernel=2, stride=2)
conv2 = brew.conv(model, pool1, 'conv2', dim_in=20, dim_out=50, kernel=5)
pool2 = brew.max_pool(model, conv2, 'pool2', kernel=2, stride=2)

# We need to flatten the 50-dimensional tensor (with shape (batch_size, 50, 4, 4))
# into a 20-dimensional 1D tensor (with shape (batch_size, 50 * 4 * 4))
# before we can give it to the following fully connected layers.
fc3 = brew.fc(model, pool2, 'fc3', dim_in=50 * 4 * 4, dim_out=500)
relu3 = brew.relu(model, fc3, 'relu3')
fc4 = brew.fc(model, relu3, 'fc4', dim_in=500, dim_out=10)

softmax = brew.softmax(model, fc4, 'softmax')
xent = model.LabelCrossEntropy([softmax, label], 'xent')
loss = model.AveragedLoss(xent, "loss")

# Now, let's consider the case of using GPUs. If we have at
# least one GPU available to Caffe2, then GPUUtilization will
# return a list with at least one item.

gpu_devices = workspace.GpuDeviceIds()
if gpu_devices:
    model._device_type = core.DeviceOption(workspace.GpuDeviceType)
    model._device_id = gpu_devices[0]
else:
    model._device_type = core.DeviceOption(workspace.CPUDeviceType)
    model._device_id = 0
# ...

总结

以上就是 Caffe2 的一些有用资源，它们能够帮助你更快速地学习和使用 Caffe2，深入地理解 Caffe2 的运行机制，并完成更多有趣的项目。