Caffe的几个重要文件
用了这么久Caffe都没好好写过一篇新手入门的博客，最近应实验室小师妹要求，打算写一篇简单、快熟入门的科普文。
利用Caffe进行深度神经网络训练第一步需要搞懂几个重要文件：
solver.prototxt
train_val.prototxt
train.sh
接下来我们按顺序一个个说明。
solver.prototxt
solver这个文件主要存放模型训练所用到的一些超参数：
net := 指定待训练模型结构文件，即train_val.prototxt
test_interval := 测试间隔，即每隔多少次迭代进行一次测试
test_initialization := 指定是否进行初始测试，即模型未进行训练时的测试
test_iteration := 指定测试时进行的迭代次数
base_lr := 指定基本学习率
lr_policy := 学习率变更策略，这里有介绍，可供参考
gamma := 学习率变更策略需要用到的参数
power := 同上
stepsize := 学习率变更策略Step的变更步长（固定步长）
stepvalue := 学习率变更策略Multistep的变更步长（可变步长）
max_iter := 模型训练的最大迭代次数
momentum := 动量，这是优化策略（Adam, SGD, … ）用到的参数
momentum2 := 优化策略Adam用到的参数
weight_decay := 权重衰减率
clip_gradients := 固定梯度范围
display := 每隔几次迭代显示一次结果
snapshot := 快照，每隔几次保存一次模型参数
snapshot_prefix := 保存模型文件的前缀，可以是路径
type := solver优化策略，即SGD、Adam、AdaGRAD、RMSProp、NESTROVE、ADADELTA等
solver_mode := 指定训练模式，即GPU/CPU
debug_info := 指定是否打印调试信息，这里有对启用该功能的输出作介绍
device_id := 指定设备号（使用GPU模式），默认为0
用户根据自己的情况进行相应设置，黑体参数为必须指定的，其余参数为可选（根据情况选择）。
train_val.prototxt
train_val文件是用来存放模型结构的地方，模型的结构主要以layer为单位来构建。下面我们以LeNet为例介绍网络层的基本组成：
name: "LeNet"layer {
name: "mnist" #网络层名称
type: "Data" #网络层类型，数据层
top: "data" #这一层的输出，数据
top: "label" #这一层的输出，标签
include { phase: TRAIN } #TRAIN:=用于训练,TEST:=用于测试
transform_param { scale: 0.00390625 } #对数据进行scale
data_param { #数据层配置
source: "examples/mnist/mnist_train_lmdb" #数据存放路径
batch_size: 64 #指定batch大小
backend: LMDB #指定数据库格式，LMDB/LevelDB
}
}
layer {
name: "mnist"
type: "Data"
top: "data"
top: "label"
include { phase: TEST }
transform_param { scale: 0.00390625 }
data_param { source: "examples/mnist/mnist_test_lmdb"
batch_size: 100
backend: LMDB
}
}
layer{
name:"conv1"
type:"Convolution" #卷积层
bottom:"data" #上一层的输出作为输入
top:"conv1"
param{name:"conv1_w" lr_mult:1 decay_mult:1} #卷积层参数w的名称，学习率和衰减率（相对于base_lr和weight_decay的倍数）
param{name:"conv1_b" lr_mult:2 decay_mult:0} #卷积层参数b的名称，学习率和衰减率
convolution_param{
num_output:20 #卷积层输出的feature map数量
kernel_size:5 #卷积层的大小
pad:0 #卷积层的填充大小
stride:1 #进行卷积的步长
weight_filler{type:"xavier" } #参数w的初始话策略
weight_filler{type:"constant" value:0.1} #参数b的初始化策略
}
}
layer { ＃BatchNorm层，对feature map进行批规范化处理
name:"bn1"
type:"BatchNorm"
bottom:"conv1"
top:"conv1"
batch_norm_param{ use_global_stats:false} #训练时为false，测试时为true}
layer { #池化层，即下采样层
name: "pool1"
type: "Pooling"
bottom: "conv1"
top: "pool1"
pooling_param {
pool: MAX #最大值池化，还有AVE均值池化
kernel_size: 2
stride: 2
}
}
layer {
name: "conv2"
type: "Convolution"
bottom: "pool1"
top: "conv2"
param { lr_mult: 1 }
param { lr_mult: 2 }
convolution_param {
num_output: 50
kernel_size: 5
stride: 1
weight_filler { type: "xavier" }
bias_filler { type: "constant" }
}
}
layer {
name:"bn2"
type:"BatchNorm"
bottom:"conv2"
top:"conv2"
batch_norm_param{ use_global_stats:false}
}
layer {
name: "pool2"
type: "Pooling"
bottom: "conv2"
top: "pool2"
pooling_param {
pool: MAX
kernel_size: 2
stride: 2
}
}
layer { ＃全连接层
name: "ip1"
type: "InnerProduct"
bottom: "pool2"
top: "ip1"
param { lr_mult: 1 }
param { lr_mult: 2 }
inner_product_param {
num_output: 500
weight_filler { type: "xavier" }
bias_filler { type: "constant" }
}
}
layer { #激活函数层，提供非线性能力
name: "relu1"
type: "ReLU"
bottom: "ip1"
top: "ip1"}
layer {
name: "ip2"
type: "InnerProduct"
bottom: "ip1"
top: "ip2"
param { lr_mult: 1 }
param { lr_mult: 2 }
inner_product_param {
num_output: 10
weight_filler { type: "xavier" }
bias_filler { type: "constant" }
}
}
layer { #损失函数层
name: "prob"
type: "SoftmaxWithLoss"
bottom: "ip2"
bottom: "label"
top: "prob"}网络结构和超参数都设计完了，接下来就可以进行模型训练了。这里我介绍最常用的模型训练脚本，也是Caffe官方文档给的例子。
train.sh
这个脚本文件可写，可不写。每次运行需要写一样的命令，所以建议写一下。
TOOLS=/path/to/your/caffe/build/toolsGLOG_logtostderr=0 GLOG_log_dir=log/ \ #该行用于调用glog进行训练日志保存，使用时请把该行注释删除，否则会出错$TOOLS/caffe train --solver=/path/to/your/solver.prototxt #--snapshot=/path/to/your/snapshot or --weights=/path/to/your/caffemodel ,snapshot和weights两者只是选一，两个参数都可以用来继续训练，区别在于是否保存solver状态
数据准备
这里我们举个简单的例子，改代码是Caffe官方文档提供的，但只能用于单标签的任务，多标签得对源码进行修改。该脚本是对图片数据生成对应的lmdb文件，博主一般使用原图，即数据层类型用ImageData。
#!/usr/bin/env sh# Create the imagenet lmdb inputs# N.B. set the path to the imagenet train + val data dirsset -eEXAMPLE="" #存储路径DATA="" #数据路径TOOLS=/path/to/your/caffe/build/tools #caffe所在目录TRAIN_DATA_ROOT="" #训练数据根目录VAL_DATA_ROOT="" #测试数据根目录# RESIZE=true to resize the images to 256x256. Leave as false if images have# already been resized using another tool.RESIZE=false #重新调整图片大小if $RESIZE; then RESIZE_HEIGHT=256 RESIZE_WIDTH=256else RESIZE_HEIGHT=0 RESIZE_WIDTH=0fi#检测路径是否存在if [ ! -d "$TRAIN_DATA_ROOT" ]; then echo "Error: TRAIN_DATA_ROOT is not a path to a directory: $TRAIN_DATA_ROOT" echo "Set the TRAIN_DATA_ROOT variable in create_imagenet.sh to the path" \ "where the ImageNet training data is stored." exit 1fiif [ ! -d "$VAL_DATA_ROOT" ]; then echo "Error: VAL_DATA_ROOT is not a path to a directory: $VAL_DATA_ROOT" echo "Set the VAL_DATA_ROOT variable in create_imagenet.sh to the path" \ "where the ImageNet validation data is stored." exit 1fiecho "Creating train lmdb..."GLOG_logtostderr=1 $TOOLS/convert_imageset \ --resize_height=$RESIZE_HEIGHT \ --resize_width=$RESIZE_WIDTH \ --shuffle \ $TRAIN_DATA_ROOT \ $DATA/train.txt \ #训练图片列表，运行时请把该行注释删除，否则会出错 $EXAMPLE/mnist_train_lmdbecho "Creating val lmdb..."GLOG_logtostderr=1 $TOOLS/convert_imageset \ --resize_height=$RESIZE_HEIGHT \ --resize_width=$RESIZE_WIDTH \ --shuffle \ $VAL_DATA_ROOT \ $DATA/val.txt \ $EXAMPLE/mnist_test_lmdbecho "Done."
这样，我们就可以愉快的开始训练啦。
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