caffe模型优化流程解析

因公司项目所需，需要将torch版本下实现的模型移植到caffe下，并尽量复现至torch版本下的测试精度。模型的移植，无非就是找到torch下模型层所对应的caffe层，然后写一个caffe版本的net.prototxt，并根据torch下的优化方法写一个对应caffe版本的solver.prototxt，然后写一个train.sh的训练脚本训练模型即可。但在移植过程中， 发现caffe版本下的模型训练（利用SGD优化）收敛速度慢，且精度不及torch版本，所以想一探究竟，研究下问题何在？
本文不考虑模型与数据集对模型训练的影响，即假设两个框架下的模型是一致的，且使用的是相同的数据集，关于模型的移植实现，有机会另开博文详述，本文在以上假设下，研讨caffe模型的优化流程，分析其中的函数调用关系，并据此，比对一种优化算法Adadelta在两种框架下的实现。

这里首先给出adadelta优化方法的一般参数配置方法 solver.prototxt：net: "./examples/train_net.prototxt"test_iter: 4test_interval: 1000base_lr: 1.0lr_policy: "fixed"display: 100max_iter: 450000momentum: 0.9weight_decay: 0.0005snapshot: 5000snapshot_prefix: "./examples/net_iter"solver_mode: GPUtype: "AdaDelta"delta: 1e-6

一. caffe 模型优化的流程解析

已知，模型的训练起于训练脚本（train.sh），一般train.sh的主体内容包括：

./build/tools/caffe train \    -solver ./examples/resnet-bankcard/solver.prototxt \    -gpu $GPU_ID 2>&1 | tee -a ${log_file_name}

意思是，./build/tools下有一个caffe的执行文件，由tools/caffe.cpp编译得到，主要负责模型的搭建，参数的读取，模型优化，模型及训练现场保护等工作。后面所跟的参数，-solver是模型的优化参数，具体每个值的含义，定义在src/caffe/proto/caffe.proto【SolverParameter】中，-gpu为选择运行训练的GPU的卡号，如果只有一个卡，默认为0，最后一项，2>&1 | tee -a ${log_file_name}，表示将模型训练的中间信息及错误信息同时输出到屏幕与log文件中。
下面解析模型优化的分步流程：
1. 首先调用tools/caffe.cpp的train()，通过-solver传入的优化参数文档的名称，依次调用util/upgrade_proto.cpp【ReadSolverParamsFromTextFileOrDie】，io.cpp【ReadProtoFromTextFile】，解析文档中的优化参数，保存至SolverParam变量中并返回train()函数。需要说明的是，从底层ReadProtoFromTextFile的调用中，可以看出SolverParam其实是一个Message类型的变量中，是不是很熟悉，对了，就是caffe.proto中定义的Message类型的SolverParameter类型。
2. 获取了优化参数变量后，继续执行train()函数，根据GPU设备的设定设置训练模式，然后236行，调用Solver方法，注册一个优化器，这里根据优化参数的【type：Adadelta】会创建一个Adadelta优化器，在创建时调用构造函数，初始化优化器及模型。在solver.cpp中调用InitTrainNet()与InitTestNet()分别构建好训练网络与测试网络，其主要区别在于loss与精度的计算，这一步骤具体的工作其实是调用net.cpp方法中的函数实现的。
3. 接着，调用solver优化器的Solver()方法，进行逐步迭代优化，这里主要运行了solver.cpp的step()方法，该方法中，首先调用test()，计算初始模型参数下的loss，然后调用train()，开启训练，训练主要包括前向(计算loss)与后向(根据loss计算梯度)，然后调用ApplyUpdate()，利用梯度来更新模型参数。各种不同的优化算法(包括本文提到的adadelta)就在该步骤下运行。特别需要说明的是，在log文件中，会发现，不论使用何种优化算法，都会显示调用了sgd_solver.cpp，而非其本身的cpp，为何？？原因在于，ApplyUpdate()是sgd_solver的成员函数，但该方法中真正核心的部分，是动态执行函数ComputeUpdateValue()。由于该函数是虚函数，又AdaDeltaSolver继承自SGDSolver，是通过指针来动态调用的。结合步骤2中所讲，优化器是根据type类型动态注册的，所以当type为adadelta时，该步就会动态调用adadelta类的ComputeUpdateValue()方法，从而实现adadelta优化。
详细解释下ComputeUpdateValue()方法中的重点代码：

//计算梯度的平方，对应公式3部分caffe_powx(net_params[param_id]->count(),        net_params[param_id]->cpu_diff(), Dtype(2),        this->update_[param_id]->mutable_cpu_data()); // 计算梯度的期望，对应公式3完整，momentum即为solver.prototxt中的momentumcaffe_cpu_axpby(net_params[param_id]->count(), Dtype(1) - momentum,        this->update_[param_id]->cpu_data(), momentum,        this->history_[param_id]->mutable_cpu_data());// 计算RMS的平方，对应公式2部分，delta即为solver.prototxt中的deltacaffe_set(net_params[param_id]->count(), delta,        this->temp_[param_id]->mutable_cpu_data());//  计算v的RMS的平方caffe_add(net_params[param_id]->count(),        this->temp_[param_id]->cpu_data(),        this->history_[update_history_offset + param_id]->cpu_data(),        this->update_[param_id]->mutable_cpu_data());//  计算梯度的RMS的平方caffe_add(net_params[param_id]->count(),        this->temp_[param_id]->cpu_data(),        this->history_[param_id]->cpu_data(),        this->temp_[param_id]->mutable_cpu_data());// v的RMS的平方除以梯度的RMS的平方caffe_div(net_params[param_id]->count(),        this->update_[param_id]->cpu_data(),        this->temp_[param_id]->cpu_data(),        this->update_[param_id]->mutable_cpu_data());//上述结果开根号，对应公式1部分，caffe_powx(net_params[param_id]->count(),        this->update_[param_id]->cpu_data(), Dtype(0.5),        this->update_[param_id]->mutable_cpu_data());// 上述结果乘以梯度，对应公式1完整，得到最新的vcaffe_mul(net_params[param_id]->count(),        net_params[param_id]->cpu_diff(),        this->update_[param_id]->cpu_data(),        net_params[param_id]->mutable_cpu_diff());//更新v的平方caffe_powx(net_params[param_id]->count(),        net_params[param_id]->cpu_diff(), Dtype(2),        this->update_[param_id]->mutable_cpu_data()); //更新v的期望，并保存，下一次可使用caffe_cpu_axpby(net_params[param_id]->count(), Dtype(1) - momentum,        this->update_[param_id]->cpu_data(), momentum,        this->history_[update_history_offset + param_id]->mutable_cpu_data());//计算学习率，对应公式4部分，其中local_rate = rate * net_params_lr[param_id]; rate为solver.prototxt中的base_lr，net_params_lr[param_id]为layer参数中的param中的lr_mult();为与公式对应，这里base_lr与net_params_lr[param_id]必须为1；caffe_cpu_scale(net_params[param_id]->count(), local_rate,        net_params[param_id]->cpu_diff(),        net_params[param_id]->mutable_cpu_diff());

最后的权重跟新，会根据此学习率，调用this->net_->Update();来执行；执行时，本质是调用blob的update函数，执行：参数【t+1】 = 参数【t】- 学习率；
4. 更新完参数后，判断是否当前迭代步骤下，需要保存snapshot，然后循环迭代，直至优化结束。

二. toech下的optim.adadelta方法：
https://github.com/torch/optim/blob/master/adadelta.lua

# 对应公式3state.paramVariance:mul(rho):addcmul(1-rho,dfdx,dfdx)# 对应公式2state.paramStd:resizeAs(state.paramVariance):copy(state.paramVariance):add(eps):sqrt()    # 对应公式1state.delta:resizeAs(state.paramVariance):copy(state.accDelta):add(eps):sqrt():cdiv(state.paramStd):cmul(dfdx)# 对应公式4，x即为模型参数，x -> x-state.delta，即公式4中的alpha为1；x:add(-1, state.delta)state.accDelta:mul(rho):addcmul(1-rho, state.delta, state.delta)

结论：比较两者的实现过程，其他都是一样，只是torch下的alpha恒为1，caffe下的alpha即为local_rate = rate * net_params_lr[param_id]；因此，为保证两者一致的话，需要base_lr与模型参数的lr_mult()同时设置为1。