caffe中解析solver.prototxt到类SolverParameter的过程解析

本文介绍了如何在Caffe中从solver.prototxt文件解析参数到SolverParameter类的过程。通过源码构建的方式,详细展示了涉及的主要文件及其实现原理,包括异常处理、文件读取等关键步骤。

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caffe中解析solver.prototxt到类SolverParameter的过程解析

此篇博客主要是重现了caffe中从solver.prototxt文件中获取参数到类Solver(该类控制着网络的前向计算以及反向计算的过程,网络计算的核心流程都在这里实现,管理着网络反向传播时使用的各种优化器,比如:SGD,Adam等接口,以及相应的网络配置参数,比如:学习率,动量等)的过程。实验过程从c++源码开始构建,不依赖于编译好的caffe文件。主要是将caffe源码中实现该过程的源码进行重现。

  • 实验环境:Ubuntu14.0.4
  • 编译工具:gcc 4.8.4

一:源码中涉及的源文件简介

  • caffe-master/src/caffe/proto/caffe.proto:该文件主要定义了在各种.prototxt文件中定义变量的格式。该文件用于生成c++的源代码,使用方法如下:protoc –proto_path=src/caffe/proto –cpp_out=.build_release/src/caffe/proto src/caffe/proto/caffe.proto 。(此处的短横线是两个短横线,Markdown编辑器的原因)
  • caffe-master/src/caffe/solver.cpp:该文件定义了Solver类
  • caffe-master/src/caffe/util/upgrade_proto.cpp:该文件主要是Solver类做一些异常处理,判断该Solver类型是否需要更新
  • caffe-master/src/caffe/util/io.cpp:该文件主要是对文件以及数据的读取操作。

二:该过程涉及到的动态链接库

  • libglog:该库主要用于打印信息,Google公司开发。源代码涉及的CHECK()等宏都是来于该库。
  • libprotobuf:该库主要用于解析.prototxt文件。

三:代码重建过程

(一):工程的文件结构

proto/
caffe.proto
caffe.pb.h
caffe.pb.cc
io/
io.hpp
io.cpp
upgrade_proto/
upgrade_proto.hpp
upgrade_proto.cpp
solver.hpp solver.cpp makefile

注意:在文件夹proto/下的caffe.pb.h以及caffe.pb.cc文件由protoc编译器依据caffe.proto文件生成

(二):各个文件的代码

io/io.hpp

#ifndef CAFFE_UTIL_IO_H_
#define CAFFE_UTIL_IO_H_
#include <iostream>
#include "google/protobuf/message.h"
namespace caffe {
    using ::google::protobuf::Message;
    bool ReadProtoFromTextFile(const char* filename,Message* proto);
    inline bool ReadProtoFromTextFile(const std::string& filename, Message* proto){
        return ReadProtoFromTextFile(filename.c_str(), proto);
    }
}
#endif

io/io.cpp

#include <fcntl.h>
#include <fstream>
#include <google/protobuf/io/coded_stream.h>
#include <google/protobuf/io/zero_copy_stream_impl.h> //including FileInputStream
#include <google/protobuf/text_format.h>
#include "io.hpp"
#include <glog/logging.h> // including CHECK macro 
namespace caffe {
using google::protobuf::Message; //Message is a abstract class, you must impliment a specific class.
using google::protobuf::io::FileInputStream;
bool ReadProtoFromTextFile(const char* filename, Message* proto) {
    int fd = open(filename, O_RDONLY);
    CHECK_NE(fd, -1) << "File not found: "<< filename;
    FileInputStream* input = new FileInputStream(fd);
    bool success = google::protobuf::TextFormat::Parse(input, proto);
    delete input;
    close(fd);
    return success;
}

upgrade_proto/upgrade_proto.hpp

#ifndef CAFFE_UTIL_UPGRADE_PROTO_H_
#define CAFFE_UTIL_UPGRADE_PROTO_H_
#include <iostream>
#include "../proto/caffe.pb.h"
namespace caffe {
void ReadSolverParamsFromTextFileOrDie(const std::string& param_file,SolverParameter* param);
}
#endif

upgrade_proto/upgrade_proto.cpp

#include <google/protobuf/text_format.h>
#include <google/protobuf/io/coded_stream.h>
#include <google/protobuf/io/zero_copy_stream_impl.h>
#include "upgrade_proto.hpp"
#include <glog/logging.h>
#include "../io/io.hpp"
namespace caffe{
bool SolverNeedsTypeUpgrade(const SolverParameter& solver_param){
    if(solver_param.has_solver_type()){
        std::cout << "return true" << std::endl;
        return true;
    }
    std::cout << "return false" << std::endl;
    return false;
}
bool UpgradeSolverType(SolverParameter* solver_param) {
    CHECK(!solver_param->has_solver_type() || !solver_param->has_type())
        << "Failed to upgrade solver: old solver_type field (enum) and new type "
        << "field (string) cannot be both specified in solver proto text.";
    if(solver_param->has_solver_type()){
        std::string type;
        switch(solver_param->solver_type()){
            case SolverParameter_SolverType_SGD:
                type = "SGD";
                break;
            case SolverParameter_SolverType_NESTEROV:
                type = "Nesterov";
             break;
            case SolverParameter_SolverType_ADAGRAD:
                type = "AdaGrad";
                break;
            case SolverParameter_SolverType_RMSPROP:
                type = "RMSProp";
                break;
            case SolverParameter_SolverType_ADADELTA:
                type = "AdaDelta";
                break;
            case SolverParameter_SolverType_ADAM:
                type = "Adam";
                break;
            default:
                LOG(FATAL) << "Unknown SolverParameter solver_type: " << type;
        }
        solver_param->set_type(type);
        solver_param->clear_solver_type();
    } else {
        LOG(ERROR) << "Warning: solver type already up to date. ";
        return false;
    }
    return true;
}
bool UpgradeSolverAsNeeded(const std::string& param_file, SolverParameter* param){
    bool success = true;
    if(SolverNeedsTypeUpgrade(*param)){
        std::cout << "in UpgradeSolverAsNeeded" << std::endl;
        LOG(INFO) << "Attempting to upgrade input file specified using deprecated "
            << "'solver_type'field (enum)': " <<param_file;
        if (!UpgradeSolverType(param)){
            success = false;
            LOG(ERROR) << "Warning: had one or more problems upgrading "
                << "SolverType (see above). ";
        } else {
            LOG(INFO) << "Successfully upgraded file specified using deprecated "
                << "'solver_type' field (enum) to 'type' field (string).";
            LOG(WARNING) << "Note that futher Caffe release will only support "
                << "'type' field (string) for a solver's type.";
        }
    }
    return success;
}
void ReadSolverParamsFromTextFileOrDie(const std::string& param_file, SolverParameter* param){
    CHECK(ReadProtoFromTextFile(param_file, param))
        << "Failed to parse SolverParameter file: " << param_file;
    std::cout << "In ReadSolverParamsFromTextFileOrDie" << std::endl;
    UpgradeSolverAsNeeded(param_file, param);

}
}

solver.hpp

#ifndef CAFFE_SOLVER_HPP_
#define CAFFE_SOLVER_HPP_
#include <string>
namespace caffe{
template <typename Dtype>
    class Solver{
        public:
            explicit Solver(const std::string& param_file);
    };
}
#endif

solver.cpp

#include "solver.hpp"
#include <iostream>
#include "proto/caffe.pb.h"
#include "./upgrade_proto/upgrade_proto.hpp"
namespace caffe{
    template<typename Dtype>
    Solver<Dtype>::Solver(const std::string& param_file){
        //std::cout<<"hello"<<param_file<<std::endl;
        SolverParameter param;
        ReadSolverParamsFromTextFileOrDie(param_file, &param);
        std::cout << param.ADAM << std::endl;
        //std::cout << param.SolverType_Name(param.ADAM) << std::endl;
    }
}
int main(){
    caffe::Solver<float> solver("/home/wanghao/workspace/caffe-source-build/examples/mnist/lenet_adadelta_solver.prototxt");
    //std::cout << solver.ADAM << std::endl;
    return 0;
}

makefile

obj_file := $(shell find . -name '*.cpp')
pro_file := $(shell find . -name '*.pb.cc')
inc_dire := /home/wanghao/workspace/caffe-source-study/solver/
all:$(obj_file)
    g++ $(obj_file) $(pro_file) -o solver -lglog -lprotobuf -I$(inc_dire) -DDEBUG -O0 -g

由于水平有限,因此对代码的原理不过多解释,此工程按照文件结构,直接make即可成功,注意此处编译的代码为调试模式。可以gdb进行调试。

<think>好的,我现在需要帮助用户解决在运行Caffe训练模型时遇到的命令行参数或配置文件错误的问题。首先,我得回想一下Caffe的基本使用方法和常见问题。用户提到的是solver prototxt文件的错误或配置问题,这可能涉及到路径设置、参数配置、依赖库是否正确安装等。 首先,用户可能是在执行训练命令时遇到了错误,比如找不到solver文件,或者参数格式不正确。常见的命令是`caffe train --solver=path/to/solver.prototxt`,用户需要确认路径是否正确,以及文件是否存在。如果路径中有空格或特殊字符,可能需要使用引号包裹路径。 接下来是solver文件的配置问题。solver.prototxt中的参数是否正确,比如网络模型路径net是否正确指向train_val.prototxt或者其他的网络定义文件。还有基础学习率base_lr是否合理,动量momentum是否在0到1之间,迭代次数max_iter是否设置过高等。此外,solver_mode是否正确,比如是使用GPU还是CPU,这需要用户确认自己的环境是否支持对应的模式,比如CUDA和cuDNN是否正确安装。 然后要考虑GPU相关的问题。用户可能没有正确安装CUDA或cuDNN,或者没有在Makefile.config中启用GPU支持。如果用户试图使用GPU但编译时未开启,会导致运行错误。此外,GPU内存不足也可能导致问题,这时候需要减少batch_size或者更换更大显存的GPU。 数据路径是否正确也是一个常见问题。在train_val.prototxt中,数据层的source字段应该指向正确的训练和测试数据集路径,比如LMDB或HDF5文件。如果路径错误,Caffe会报错找不到数据。同时,数据预处理参数如scale、mean_file或mirror设置是否正确,这些参数需要与数据集相匹配。 依赖库的问题也不能忽视。Caffe依赖ProtoBuffer和GLog等库,如果这些库未正确安装或版本不兼容,会导致运行时错误。用户需要检查安装步骤,确保所有依赖库都正确安装,并且版本符合Caffe的要求。 调试方法方面,建议用户使用GLOG_minloglevel=0来开启详细日志输出,这样可以查看更详细的错误信息。此外,逐步简化网络结构,比如先去掉复杂层,只保留基本结构,测试是否能运行,有助于定位问题所在。如果怀疑是GPU问题,可以尝试切换到CPU模式,通过设置solver_mode为CPU来排除GPU相关的问题。 最后,常见错误示例中,比如文件路径错误、GPU内存不足、参数型错误等,用户可以根据这些示例逐一检查自己的配置。例如,solver.prototxt中的net路径是否正确,或者是否使用了错误的参数型如将字符串赋值给需要整数的参数。 总结下来,解决步骤应该是先检查命令是否正确,路径是否存在;然后检查solver和网络配置文件中的参数是否合理;接着确认GPU环境和依赖库是否正确;最后通过日志和简化网络来定位问题。同时,引用中提到Ubuntu14.04下CUDA 8.0和cuDNN的安装问题,可能用户的环境配置有问题,需要确保这些依赖项正确安装。</think>### Caffe训练命令与配置文件错误排查指南 当使用Caffe训练模型时,若遇到`solver.prototxt`文件相关错误或配置问题,可按照以下步骤排查: --- #### 一、命令行格式验证 1. **基础命令格式** 标准训练命令应包含`solver`参数: ```bash caffe train --solver=path/to/solver.prototxt ``` - **路径检查**:确认`solver.prototxt`路径正确(建议使用绝对路径) - **引号包裹**:若路径含空格或特殊字符,需添加引号: ```bash caffe train --solver="/path/with space/solver.prototxt" ``` --- #### 二、Solver配置文件分析 `solver.prototxt`中需验证以下关键参数: 1. **网络路径** 参数`net`应指向有效的网络定义文件(如`train_val.prototxt`): ```protobuf net: "examples/mnist/lenet_train_test.prototxt" ``` - 检查文件是否存在及读写权限 2. **学习率与优化器** - `base_lr`(基础学习率):典型值范围$10^{-4}$到$10^{-2}$ - `momentum`(动量):需满足$0 < momentum < 1$(默认0.9) - `solver_type`:可选`SGD`/`Nesterov`/`Adam` 3. **设备模式** 检查`solver_mode`是否与硬件匹配: ```protobuf solver_mode: GPU # 需已安装CUDA且编译启用GPU支持 ``` --- #### 三、GPU相关配置检查 1. **CUDA/cuDNN安装验证** 运行`nvidia-smi`查看GPU状态,执行`nvcc --version`检查CUDA版本[^1] 2. **编译配置** 确认`Makefile.config`中已启用GPU: ```makefile USE_CUDNN := 1 CUDA_DIR := /usr/local/cuda-8.0 ``` 3. **内存不足处理** 若出现`Check failed: error == cudaSuccess (2 vs. 0) out of memory`: - 减小`batch_size` - 使用`caffe time`命令测算显存需求 --- #### 四、数据路径与预处理 在`train_val.prototxt`中检查数据层: ```protobuf layer { name: "data" type: "Data" top: "data" top: "label" include { phase: TRAIN } transform_param { mirror: true mean_file: "data/ilsvrc12/imagenet_mean.binaryproto" } data_param { source: "examples/mnist/mnist_train_lmdb" batch_size: 64 backend: LMDB } } ``` - 验证`source`路径是否正确 - 确认`mean_file`与数据匹配 - 检查`batch_size`是否超出显存容量 --- #### 五、依赖库问题排查 1. **ProtoBuffer版本** 运行`protoc --version`验证版本兼容性(Caffe需protobuf >= 2.6.1) 2. **GLog错误日志** 通过环境变量获取详细日志: ```bash GLOG_minloglevel=0 caffe train --solver=... 2>&1 | tee log.txt ``` --- #### 六、调试技巧 1. **最小化测试** 创建仅含输入层和全连接层的简化网络,逐步添加复杂模块 2. **CPU模式测试** 临时修改`solver.prototxt`: ```protobuf solver_mode: CPU ``` --- #### 常见错误示例 | 错误型 | 典型表现 | 解决方案 | |---------|---------|---------| | 文件路径错误 | `Could not open file [...]` | 使用`ls -l`验证路径权限 | | GPU内存不足 | `out of memory` | 减小`batch_size`或简化网络 | | 参数型错误 | `Expected bool, got 0.5` | 检查参数型匹配性 | ---
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