Caffe框架
現如今，在深度學習領域中的主流開源框架有很多。而Caffe框架是人們無法繞過的一座山。這不僅是因為它無論在結構、性能上，還是在代碼質量上，都稱得上一款十分出色的開源框架。更重要的是，它將深度學習的每一個細節都原原本本地展現出來，大大降低了人們學習研究和開發的難度。Caffe框架之所以廣受歡迎是因為其穩定的模型架構、較好的設備抽象、清晰的說明教程（用戶只需要將官方文檔的例子跑一遍，基本就能清楚Caffe的操作過程和細節）以及開放的模型倉庫。
本教程詳細介紹了Caffe的優勢、架構，網絡定義、各層定義，Caffe的安裝與配置，解讀了Caffe中Filler的作用以及cifar10、ImageNet數據集和mnist數據集創建lmdb或leveldb類型的數據等等。再加上大量的解析Caffe中重要的源碼理解其精髓，加強對深度學習理論的理解。在教程的最後還配有Caffe完整的案例解析。
教程以目前已經大量用於線上系統的深度學習主流框架Caffe為例，從底層開始，由淺入深，先是概述Caffe框架，說明其和深度學習的關係，然後講解並演示 Caffe的配置、部署、使用，接著講解了Caffe的基本數據結構，然後通過大量的閱讀Caffe源碼理解其精髓，加強對深度學習理論的理解，最終達到熟練運用 Caffe 解決實際問題的目的。本教程還講解了Caffe框架中的MNIST數據集，從使用腳本下載數據集，再到其數據格式的一個描述，最後還詳細演示了其數據格式轉換。和其他深度學習主流框架教程相比，本教程偏重動手實踐，將難以捉摸的枯燥理論用淺顯易懂的形式表達，透過代碼揭開其神秘面紗，更多地貼近實際應用。
教程試看及完整大綱目錄如下，對IT編程、大數據、數據分析、人工智能感興趣的朋友們可以訪問北風網官網或關注小編了解更多哦！也可以加群586656942一起分享學習跟多開發經驗資料。
第1講-初識Caffe
1.1-Caffe的簡介和其安裝
1.2-數據格式描述以及LEVELDB和LMDB介紹
1.3-數據格式轉換描述
1.4-數據格式轉換與LeNet5模型描述
1.5-LeNet5模型和Caffe目錄結構
第2講-Caffe中Filler的作用和cifar10數據集創建lmdb或leveldb類型的數據
2.1-Filler類前
2.2-Filler類中
2.3-Filler類後
2.4-cifar10函數分析上
2.5-cifar10函數分析下
第3講-Caffe數據結構
3.1-Blob的簡介和主要源碼解析
3.2-Blob所有源碼的解析
3.3-Layer的介紹和其主要源碼的解析
3.4-Layer所有源碼的解析
3.5-Net簡介與源碼解析
第4講-解析Caffe.proto和sovler-factory
4.1-protocol buffer
4.2-caffe.proto中的幾個重要數據類型
4.3-caffe.proto
4.4-Solver工廠類註冊Solver子類
4.5-solver_factory.hpp
第5講-Caffe程序入口分析及其訓練源碼基本流程
5.1-Caffe程序運行流程上
5.2-Caffe程序運行流程下
5.3-訓練LeNet和網絡初始化
5.4-訓練過程
第6講-Caffe計算圖像均值描述和ImageNet數據集創建lmdb類型的數據
6.1-計算圖像均值
6.2-計算圖像均值描述
6.3-ImageNet數據集創建lmdb類型的數據前部分
6.4-ImageNet數據集創建lmdb類型的數據後部分
第7講-加深學習Caffe源碼
7.1-介紹Caffe代碼結構及其定義網絡結構
7.2-讀取和解析數據代碼
7.3-Google Flags和Register Brew Function的宏的使用
7.4-train()函數和SolverParameter的解析過程
第8講-完整案例源碼解析
8.1-LeNetSolver初始化
8.2-LeNet初始化訓練網絡上
8.3-LeNet初始化訓練網絡下
8.4-LeNet前向過程
8.5-LeNet反向過程
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