知识引入
这一次分享将包含以下几个内容，首先Caffe的框架的介绍，我们将简单介绍一下Caffe框架的一些基本信息；然后介绍Caffe的基本使用，包含数据格式等等；接下来我们再详细的分析一下Caffe的一个网络配置文件；最后我们将详细的介绍一下Caffe训练的参数。
Caffe基本信息
Caffe，它是一个以C++和Cuda代码为主的一个开源框架。笔者比较推荐这样的一个开源框架进行学习，因为对于初学者来说，他可以接触到大量非常优秀的CI的代码，这对于大家巩固自己的代码基础是非常有用的。Caffe这个框架非常的灵活，它可以支持命令行python和Matlab等接口。多机多卡的使用也非常方便， GPU和CPU的切换也是非常的灵活。Caffe的开发者大家想必不陌生，贾扬清他在知乎上面也是一个大V，另外它还有一个另外的一个核心开发者，大家可以去Github上面关注一下他。
支持Caffe的主要平台
包括Linux mac，windows。笔者比较用的比较多的是Linux。
Caffe的依赖环境
Caffe依赖的开源库比较多，包括Cuda、Protobuf、Opencv等等。
Cuda是一个用于加速GPU训练的一个库。Protobuf是用于做序列化文件的，Opencv是一些数据读取接口，更多的这个依赖环境，我们在前面Caffe的编译，一种详细的说明，大家可以回过头去看。笔者非常喜欢Caffe这个开源框架的一个主要原因，是因为Caffe将数据和网络的定义与训练和测试代码进行了完整的分离。
与Tensorflow对比
当我们使用Tensorflow这样一个框 架的时候，我们一般会将数据的读取，网络的配置，网络的训练和测试，完整地写在一个Python文件里面。在笔者看来，这里显得有点混乱，不够灵活。而Caffe不一样，Caffe将数据和网络定义写在了一个网络配置文件里面，将训练和测试代码与之完全进行分离。具体来说，我们使用Caffe是这样的一个流程，首先我们准备好数据，它可以是Image的格式或者Lmdb的格式，然后我们定义好网络的文件，包含网络结构的配置，以及输入数据的路径的配置。然后我们定义好一些训练参数，包括学习率优化方法等等。最后我们使用一些接口进行训练和测试，可以使用C++接口或者Python接口或者Matlab接口。
Caffe使用流程
主要包括以下四个步骤，如下图所示：
项目里我们会解读Caffe的数据格式。其实现在主流的开源框架，采用的数据存储格式都是类似的，他们都是采用一个四维张量来进行存储，这也符合卷积神经网络的数据格式的基本要求。
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