Caffe —— Deep learning in Practice

因工作交接需要， 要將caffe使用方法及整體結構描述清楚。 鑑於也有同學問過我相關內容， 決定在本文中寫個簡單的tutorial, 方便大家參考。
本文簡單的講幾個事情：

• Caffe能做什麼？
• 爲什麼選擇caffe?
• 環境
• 整體結構
• Protocol buffer
• 訓練基本流程
• Python中訓練
• Debug

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Caffe能做什麼？

• 定義網絡結構
• 訓練網絡
• C++/CUDA 寫的結構
• cmd/python/Matlab接口
• CPU/GPU工作模式
• 給了一些參考模型&pretrain了的weights

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爲什麼選擇caffe?

• 模塊化做的好
• 簡單：修改結構無需該代碼
• 開源：共同維護開源代碼

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環境：

• $ lsb_release -a
  Distributor ID: Ubuntu
  Description: Ubuntu 12.04.4 LTS
  Release: 12.04
  Codename: precise

• $ cat /proc/version
  Linux version 3.2.0-29-generic (buildd@allspice) (gcc version 4.6.3 (Ubuntu/Linaro 4.6.3-1ubuntu5) ) #46-Ubuntu SMP Fri Jul 27 17:03:23 UTC 2012

• Vim + Taglist + Cscope

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整體結構：

定義CAFFE爲caffe跟目錄，caffe的核心代碼都在$CAFFE/src/caffe 下，主要有以下部分：net, blob, layer, solver.

• net.cpp:
  net定義網絡， 整個網絡中含有很多layers， net.cpp負責計算整個網絡在訓練中的forward, backward過程， 即計算forward/backward 時各layer的gradient。
  
  

• layers:
  在$CAFFE/src/caffe/layers中的層，在protobuffer (.proto文件中定義message類型，.prototxt或.binaryproto文件中定義message的值) 中調用時包含屬性name， type（data/conv/pool…）， connection structure (input blobs and output blobs)，layer-specific parameters（如conv層的kernel大小）。定義一個layer需要定義其setup, forward 和backward過程。
  
  

• blob.cpp:
  net中的數據和求導結果通過4維的blob傳遞。一個layer有很多blobs， e.g,

  • 對data，weight blob大小爲Number * Channels * Height * Width, 如256*3*224*224；
  • 對conv層，weight blob大小爲 Output 節點數 * Input 節點數 * Height * Width，如AlexNet第一個conv層的blob大小爲96 x 3 x 11 x 11；
  • 對inner product 層， weight blob大小爲 1 * 1 * Output節點數 * Input節點數； bias blob大小爲1 * 1 * 1 * Output節點數（ conv層和inner product層一樣，也有weight和bias，所以在網絡結構定義中我們會看到兩個blobs_lr，第一個是weights的，第二個是bias的。類似地，weight_decay也有兩個，一個是weight的，一個是bias的）；
    
    
    blob中，mutable_cpu/gpu_data() 和cpu/gpu_data()用來管理memory，cpu/gpu_diff()和 mutable_cpu/gpu_diff()用來計算求導結果。
    
    

• slover.cpp:
  結合loss，用gradient更新weights。主要函數：
  Init(),
  Solve(),
  ComputeUpdateValue(),
  Snapshot(), Restore(),//快照（拷貝）與恢復 網絡state
  Test()；
  
  在solver.cpp中有3中solver，即3個類：AdaGradSolver, SGDSolver和NesterovSolver可供選擇。
  
  關於loss，可以同時有多個loss，可以加regularization（L1/L2）；

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Protocol buffer：

上面已經將過， protocol buffer在 .proto文件中定義message類型，.prototxt或.binaryproto文件中定義message的值；

1. Caffe
   Caffe的所有message定義在$CAFFE/src/caffe/proto/caffe.proto中。

2. Experiment
   在實驗中，主要用到兩個protocol buffer: solver的和model的，分別定義solver參數（學習率啥的）和model結構(網絡結構)。
   
   技巧：

   • 凍結一層不參與訓練：設置其blobs_lr=0
   • 對於圖像，讀取數據儘量別用HDF5Layer（因爲只能存float32和float64，不能用uint8, 所以太費空間）

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訓練基本流程：

1. 數據處理
   法一，轉換成caffe接受的格式：lmdb, leveldb, hdf5 / .mat, list of images, etc.；法二，自己寫數據讀取層(如https://github.com/tnarihi/tnarihi-caffe-helper/blob/master/python/caffe_helper/layers/data_layers.py)
2. 定義網絡結構
3. 配置Solver參數
4. 訓練：如 caffe train -solver solver.prototxt -gpu 0

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在python中訓練:
Document & Examples: https://github.com/BVLC/caffe/pull/1733

核心code：

• $CAFFE/python/caffe/_caffe.cpp
  定義Blob, Layer, Net, Solver類
• $CAFFE/python/caffe/pycaffe.py
  Net類的增強功能

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Debug：

• 在Make.config中設置DEBUG := 1
• 在solver.prototxt中設置debug_info: true
• 在python/Matlab中察看forward & backward一輪後weights的變化

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經典文獻：
[ DeCAF ] J. Donahue, Y. Jia, O. Vinyals, J. Hoffman, N. Zhang, E. Tzeng, and T. Darrell. Decaf: A deep convolutional activation feature for generic visual recognition. ICML, 2014.
[ R-CNN ] R. Girshick, J. Donahue, T. Darrell, and J. Malik. Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation. CVPR, 2014.
[ Zeiler-Fergus Visualizing] M. Zeiler and R. Fergus. visualizing and understanding convolutional networks. ECCV, 2014.
[ LeNet ] Y. LeCun, L. Bottou, Y. Bengio, and P. Haffner. Gradient-based learning applied to document recognition. IEEE, 1998.
[ AlexNet ] A. Krizhevsky, I. Sutskever, and G. Hinton. Imagenet classification with deep convolutional neural networks. NIPS, 2012.
[ OverFeat ] P. Sermanet, D. Eigen, X. Zhang, M. Mathieu, R. Fergus, and Y. LeCun. Overfeat: Integrated recognition, localization and detection using convolutional networks. ICLR, 2014.
[ Image-Style (Transfer learning) ] S. Karayev, M. Trentacoste, H. Han, A. Agarwala, T. Darrell, A. Hertzmann, H. Winnemoeller. Recognizing Image Style. BMVC, 2014.
[ Karpathy14 ] A. Karpathy, G. Toderici, S. Shetty, T. Leung, R. Sukthankar, and L. Fei-Fei. Large-scale video classification with convolutional neural networks. CVPR, 2014.
[ Sutskever13 ] I. Sutskever. Training Recurrent Neural Networks. PhD thesis, University of Toronto, 2013.
[ Chopra05 ] S. Chopra, R. Hadsell, and Y. LeCun. Learning a similarity metric discriminatively, with application to face verification. CVPR, 2005.