在開始之前誊册，我們很感激你對Caffe2感興趣仙蛉，希望Caffe2在你的機(jī)器學(xué)習(xí)作品中是一個高性能的框架萄窜。Caffe2致力于模塊化，促進(jìn)深度學(xué)習(xí)想法和原型的實(shí)現(xiàn)循榆。
選擇你的學(xué)習(xí)路線
1. 使用一個現(xiàn)成的預(yù)訓(xùn)練模型（容易）
? 2. 編寫自己的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（中等）
? 3. 移動應(yīng)用析恢。做一個應(yīng)用深度學(xué)習(xí)技術(shù)的移動端APP（高級）
? 選擇1，點(diǎn)擊鏈接秧饮，有幾個使用預(yù)訓(xùn)練模型的例子映挂，我們將會展示如何在幾分鐘內(nèi)跑起demo
? 選擇2，你需要一些深度學(xué)習(xí)的背景知識盗尸。后面會給出一些資料的鏈接柑船。
? 選擇3，你將會看到如何在Android或者IOS上運(yùn)行圖像分類的APP泼各。這是完全即插即用的鞍时，不過你需要了解Caffe2的C++接口。
IPython Notebook
在/caffe/python/examples目錄下有幾個程序示例扣蜻，可以幫助你了解如何使用Caffe2
? char_rnn.py：生成一個遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆巍，對你輸入的文本進(jìn)行抽樣，然后隨機(jī)生成一個類似風(fēng)格的文本莽使。
? lmdb_create_example.py：生成一個圖片和標(biāo)簽的lmdb的數(shù)據(jù)庫锐极，你可以把這個作為框架寫自己的數(shù)據(jù)讀入接口
? resnet50_trainer.py：多GPU并行訓(xùn)練Resnet-50》技。可以用來在imagenet上訓(xùn)練灵再。
? seq2seq.py：創(chuàng)建一個特殊的能處理文本行的RNN，比如翻譯
? seq2seq_util.py：序列到序列的有用函數(shù)
New to Caffe2
Basics of Caffe2 - Workspaces, Operators, and Nets
Caffe2 包含三個概念：
- Workspaces
- Operators
- Nets
Toy Regression - Plotting Lines & Random Data
這個教程主要展示了如何使用Caffe2進(jìn)行回歸
- 生成隨機(jī)樣本數(shù)據(jù)
- 創(chuàng)建網(wǎng)絡(luò)
- 自動訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)
- 查看梯度下降結(jié)果和訓(xùn)練過程中參數(shù)的變化
Image Pre-Processing Pipeline
這個例子主要展示了如何進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理使之適合預(yù)訓(xùn)練的模型亿笤。
- 調(diào)整
- 縮放
- HWC到CHW的變換（譯者注：縮寫應(yīng)該是channel翎迁，height，width）
- RGB到BGR的變換
- 圖像預(yù)處理（譯者注：包括減均值净薛，歸一化等等）
Creating a Convolutional Neural Network from Scratch
MNIST - Handwriting Recognition
這個教程創(chuàng)建一個小小的CNN來識別手寫字符汪榔。
Create Your Own Dataset
這個教程告訴你如何導(dǎo)入和修改數(shù)據(jù)使之能在Caffe2中使用。教程使用的是Iris數(shù)據(jù)集
Tour of Caffe Components
C++ implementation
gpu.h: needs documentation
? db.h: needs documentation
Python implementation
TensorProtosDBInput: needs documentation
Writing Your Own Operators
自定義Operators參考如下教程
? Guide for creating your own operators
Tutorials Installation
如果你需要跑起手冊里面的例子罕拂，你需要安裝如下依賴包
sudo pip install flask graphviz hypothesis jupyter leveldb lmdb matplotlib pydot pyyaml requests scikit-image scipy tornado zeromq
結(jié)語：
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