卷积神经网络_(4)_caffe简介

这里大致说一下caffe。caffe是伯里克利大学的贾杨清教授写的一个深度学习框架，使用C++编写的，但同时也提供python和matlab接口；组成部分主要有：

（1）Blob:用来存储数据和梯度；

（2）Layer：网络的层；

（3）Net: 网络结构，即存储权值等参数；

（4）Solver：存储学习率等超参数；

caffe大致流程为：

（1）数据转换：即对输入的数据进行预处理，转换成我们需要的格式；

（2）define Net

（3）define Solver

（4）Train

我这里在VS测试了MINST数据，效果如下（AMD显卡。。只能用CPU，i5,花了一个小时。。。。）：

新手在学习caffe时，可以去caffe的官网上找到它的notebook example一栏，里面有很多别人训练好的例子和教程，学习的时候可以先熟悉流程，再学习细节。