caffe框架參考：
caffe上手參考：
makefile檔案內容梳理參考：
caffe?
caffe(convolution architecture for feature embedding),cnn工具箱，c++語言架構，支援cpu和gpu之間切換，支援python和matlab介面呼叫。
caffe優勢：
上手快：模型與相應優化都是以文字形式而非**形式給出。
速度快：能夠執行最棒的模型與海量的資料。
模組化：方便擴充套件到新的任務和設定上。
社群好：可以通過bsd-2參與開發與討論。
資料集的組織：
訓練集（training set）：用於訓練網路；
驗證集（validation set）: 訓練過程中測試網路準確率；
測試集（test set）：測試訓練最終模型的準確率。
cnn的網路配置檔案：(以lenet為例)
lenet_train_test.prototxt：訓練引數配置檔案；
lenet_solver.prototxt：超引數配置檔案。
兩個初始學習訓練集：
minist（手寫字型識別資料集（handwritten digits））：
cifar dataset（小圖分類資料集）：
caffe的重要元件：
blob：是資料傳輸的媒介，神經網路涉及到的輸入輸出資料，網路權重引數等等，其實都是轉化為blob資料結構來儲存的。
layer：是神經網路的基礎單元，層與層間的資料節點、前後傳遞都在該資料結構中被實現，這裡layers下實現了卷積層、激勵層，池化層，全連線層等等「積木元件」，豐富度很高。
net：是網路的整體搭建骨架，整合layer中的層級機構組成網路。
solver：是網路的求解優化策略，讓你用各種「積木」搭建的網路能最適應當前的場景下的樣本，如果做深度學習優化研究的話，可能會修改這個模組。
protobuf：google開發的一種可以實現記憶體與非易失儲存介質（如硬碟檔案）交換的協議介面。caffe原始碼中使用了大量的protocolbuffer作為權重和模型引數的載體。是開發者對引數管理的有效方式，便於模組整合，而且該工具可以跨語言進行資料結構傳遞。
caffe介面引數？
參考：
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