Caffe 入门指南 🚀

Caffe 是一个高效且模块化的深度学习框架，适合图像识别、自然语言处理等任务。以下是快速上手的步骤：

1. 环境准备 🛠️

• 安装依赖
  确保已安装 CUDA Toolkit（如使用GPU加速）和 BLAS 库

  sudo apt-get install libatlas-base-dev
  

• 获取 Caffe 源码
  GitHub 仓库 提供最新版本的代码和文档

2. 编译与配置 🔧

• 下载源码后，运行以下命令：

  make all
  make pycaffe
  

• 配置 Makefile.config 文件，根据系统选择 CPU/GPU 支持
  
  

  Caffe_Logo

3. 第一个示例 📚

• 运行示例脚本：

  sudo apt-get install caffe
  

• 可参考 Caffe 官方教程 深入学习模型训练

4. 模型训练 🏋️‍♂️

• 使用 ./build/tools/caffe train 命令启动训练
• 配置 solver.prototxt 和 train_val.prototxt 文件
  
  

  Training_Process

5. 模型预测 🧾

• 通过 ./build/tools/caffe test 进行推理
• 可视化结果：
  
  

  Model_Tutorial

扩展学习：Caffe 深度学习实战