深度学习——caffe安装与代码阅读第一步

按照《深度学习——21天实战caffe》内容编写

使用前，一些书中未提到的错误。

1、安装hdf5后依然报错

安装的时候按照P28的部分在ubuntu系统上进行安装，但是总是报hdf5的错误，及时已经安装了hdf5，最终发现需要修改config文件才可以找到hdf5的相关源代码；具体的详细更改和安装：http://www.linuxidc.com/Linux/2016-09/135034.htm，按照文中内容更改就可以了。

2、报错

======》

AR -o .build_release/lib/libcaffe.a 

LD -o .build_release/lib/libcaffe.so.1.0.0

《======

http://www.tuxi.com.cn/viewcsdn-39205-392051023.html

3、训练时出现GPU使用错误

http://www.caffecn.cn/?/question/1199

源代码阅读，这里都是在windows环境下阅读代码并解释内容，运行测试用例都是在ubuntu环境下运行。两者相互独立。

可以从github上下载caffe的源代码，代码结构如下图：

其中cmake是make编译的文件夹；data是测试用的数据，手写数字mnist数据就存储在这个文件夹下面；docker用于迁移，容器；docs是文档说明；examples为测试例子；include包含头文件；matlab为用于matlab的接口文件；models为caffe内部使用的模型类；python为用于python的接口类；scripts为脚本文件类；src就是源文件代码啦；tools为工具类；

如果要阅读源代码的的话主要是阅读以下三个文件夹：include、src、tools。

对于阅读代码的技巧，在书中提到了可以从src/caffe/proto/caffe.proto开始，可以了解基本数据结构和内存对象等等。了解数据结构的变化：如何从源文件读取到内存对象，以及如何将内存对象保存为磁盘文件，这些操作都是基于protobuffer的。

先从include文件入手，阅读头文件，了解大概后再去看对应的cpp文件。最后可以看看tools中的内容。整体而言caffe的组织结构很明确，虽然文件数量多，但是结构层次清晰，可以很快的找到对应的文件。

在舒总的第七天的内容中，主要讲解了激活函数的代码实现，自己阅读后感觉代码很清晰，并且内容简洁。书中一共讲了三种激活函数：sigmoid、tanh、ReLU。其中主要是用到了ReLU函数。

代码的实现也是相当的简洁：

可以看到对于函数的计算，只需要一层for循环就可以搞定啦！决定和sumo一起来搞。从源代码读起来！