分享一下自己入门机器学习的一些资料：
（1）课程，最推荐Coursera上的Andrew NG的Machine Learning，最好注册课程，然后跟下来。
其次是华盛顿大学的Machine Learning系列课程，一共有6门，包括毕业设计
（2）书籍： 机器学习（周志华西瓜书）、机器学习实战、统计学习方法（李航）、集体智慧编程、数学之美（吴军）
（3）微博
@余凯_西二旗民工；@老师木；@梁斌penny；@张栋_机器学习；@邓侃；@大数据皮东；@djvu9；@陈天奇怪
（4）知乎
@贾扬清；@Naiyan Wang； @李文哲；@陈然
热门回答 机器学习该怎么入门？<https://www.zhihu.com/question/20691338>
安装和配置caffe
环境：台式机 + 无GPU + Ubuntu14.04
纯CPU简易安装过程：
（1） 下载相关依赖包（在ubuntu下都由apt-get大法搞定）
sudo apt-get install libatlas-base-dev sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libboost-all-dev libhdf5-serial-dev sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev protobuf-compiler
（2） github上下载最新的caffe源码
git clone https://github.com/BVLC/caffe.git cd caffe cp Makefile.config.example Makefile.config
（3） 修改Makefile.config，选择CPU_ONLY选项，保存
（4） 测试
make all -j4 make test make runtest
安装配置心得
纯CPU版因为不涉及显卡和Cuda安装的问题，因此安装过程中比较简单。主要遇到的问题是相关依赖包的缺失问题。
整理了下用到的依赖包和作用：
（1） Protobuffer
谷歌开发的一种可以实现内存与非易失存储介质（如硬盘）交换的协议接口。Caffe源码中大量使用protobuffer作为权值和模型参数的载体。使用protobuffer可以跨语言（C++/java/python）传递相同的数据结构。
（2） Boost
C++准标准库，功能强大，跨平台，构造精巧，开源免费。在caffe中主要使用了Boost库中的智能指针，其自带引用计数功能，可避免共享指针时造成的内存泄漏和多次释放。
（3） GFLAGS
主要起到命令行参数解析的作用，与protobuffer功能类似，只是参数输入源不同。
（4） GLOG
谷歌开发的用于记录应用程序日志的实用库，提供基于C++标准输入输出的流形式接口，记录可以选择的不同的日志级别，将重要日志和普通日志分开。
（5） BLAS
基本线性代数库。最常用的有Openblas, Atlas, Intel Mkl等，安装相应的版本后，可以在caffe的config文件中配置
（6） HDF5
美国国家高级计算中心为了满足各种领域研究需求而研制的一种能高效存储和分发科学数据的新型数据格式。可以存储不同类型的图像和数码数据文件，在不同的机器上传输。Caffe训练模型可以保存为默认的protobuffer格式或者hdf5格式。
（7） Lmdb和leveldb
在caffe中主要的作用是数据库管理，将形形色色的原始数据转换为统一的key-value存储，方便caffe的datalayer进行读取。
Caffe Demo
http://blog.sina.com.cn/s/blog_5d36d8e00102uya1.html
参照薛开宇的博客，在caffe的example下跑一些demo
以caffe/example/cifar10目录下的cifar数据集demo为例，我的安装目录是~/software/caffe
（1）获取数据集和计算均值文件
cd ~/software/caffe/data/cifar10 ./get_cifar10.sh cd ~/software/caffe/examples/cifar10 ./create_cifar10.sh
运行之后，将会在cifar10目录下会出现：
两个文件夹
cifar10_train_lmdb/
cifar10_test_lmdb/
一个数据库图像均值二进制文件
mean.binaryproto
（2）训练cifar10数据集
写好参数设置的文件cifar10_quick_solver.prototxt和定义的文件cifar10_quick_train.prototxt和cifar10_quick_test.prototxt后运行 train_quick.sh即可
（3）观察结果
当5000次迭代之后，正确率约为75%，模型的参数存储在二进制protobuf格式在cifar10_quick_iter_5000，然后，这个模型就可以用来运行在新数据上了。
Caffe源码阅读
参考知乎上的一个问题，深度学习caffe的代码怎么读
https://www.zhihu.com/question/27982282
要读懂caffe，首先要熟悉Blob,Layer,Net,Solver这几个大类。这四个大类自下而上，环环相扣，贯穿了整个caffe的结构。
（1）Blob：
作为数据传输的媒介，无论是网络权重参数，还是输入数据，都是转化为Blob数据结构来存储
（2）Layer：
作为网络的基础单元，神经网络中层与层间的数据节点、前后传递都在该数据结构中被实现，层类种类丰富，比如常用的卷积层、全连接层、pooling层等等，大大地增加了网络的多样性
（3）Net：
作为网络的整体骨架，决定了网络中的层次数目以及各个层的类别等信息
Blob,Layer和Net的关系可以用下图来描述：
（4）Solver：
作为网络的求解策略，涉及到求解优化问题的策略选择以及参数确定方面，修改这个模块的话一般都会是研究DL的优化求解的方向。
prototxt文件
在caffe中，要训练一个网络，至少要包含2个prototxt文件：
1. 一个是描述Net结构（“Blob+Layers+数据流”构成）的文件
2. 一个是描述训练算法的Solver文件
例如，cifar10中的描述Solver的prototxt
1 # reduce the learning rate after 8 epochs (4000 iters) by a factor of 10 2 # The train/test net protocol buffer definition 3 net: "examples/cifar10/cifar10_quick_train_test.prototxt" 4 # test_iter specifies how many forward passes the test should carry out. 5 # In the case of MNIST, we have test batch size 100 and 100 test iterations, 6 # covering the full 10,000 testing images. 7 test_iter: 100 8 # Carry out testing every 500 training iterations. 9 test_interval: 500 10 # The base learning rate, momentum and the weight decay of the network. 11 base_lr: 0.001 12 momentum: 0.9 13 weight_decay: 0.004 14 # The learning rate policy 15 lr_policy: "fixed" 16 # Display every 100 iterations 17 display: 100 18 # The maximum number of iterations 19 max_iter: 4000 20 # snapshot intermediate results 21 snapshot: 4000 22 snapshot_format: HDF5 23 snapshot_prefix: "examples/cifar10/cifar10_quick" 24 # solver mode: CPU or GPU 25 solver_mode: CPU
Caffe代码快速梳理
Caffe是基于C++编写的深度学习框架,大量使用了类的封装、继承、多态,阅读Caffe的源码也可以很好的学习C++。
参考《21天实战Caffe》，开始阅读Caffe的源码
在Caffe的根目录下执行 tree 命令,即可查看caffe的整个目录结构:
tree -d
重点关注include/ src/ 和 tool/3个子目录
借鉴别人经验，一般来说，阅读Caffe源码的4步：
（1）看src/caffe/proto/caffe.proto，了解基本的数据结构内存对象和磁盘文件的映射关系
（2）看头文件
（3）有针对性地看cpp和cu文件
（4）编写各类工具，集成到caffe内部
菜鸟刚刚起步，感觉Caffe的源码写的还是很清晰的，希望以后可以耐心的好好啃吧。
Caffe网络结构可视化
推荐可视化网站 <http://ethereon.github.io/netscope/#/editor>
CNN model的具体设置在prototxt文件里面，将其内容复制到上面的网站即可看到网络结构，方便调整和检查网络连接
就拿Cifar10数据集来说，找到caffe/examples/cifar10下的网络定义prototxt文件，粘贴到网上左边，然后Shilf+Enter，即可直观看到网络结构：
Caffe的Python开发
ipython notebook可以说是python开发深度学习的一个利器了
进入caffe的根目录，输入:
ipython notebook &
然后进入caffe的example目录，自带了一些python写的demo
