文章目錄

1. 1. Google Code
   1. 1.1. glog
   2. 1.2. gflags
   3. 1.3. gtest
2. 2. 关于CPU加速
   1. 2.1. 安装ATLAS
   2. 2.2. 安装OpenBLAS

当调用caffe训练数据的时候实际上调用的文件是在caffe.cpp中实现的train() 和 test()两个函数。搞清楚这两个函数对caffe的调用过程很有帮助。在这之前要提到几个相关的库，虽然与caffe实现关系不大，但完全不懂还是多少有点影响代码的理解。

Google Code

glog

google出的一个C++轻量级日志库，网络上的教程文档很多English docs, Chinese docs, glog使用与功能修改。
看代码的时候充斥这类似CHECK_EQ、 CHECK_NOTNULL、CHECK_STREQ、CHECK_DOUBLE_EQ的函数这就是glog里面的函数，类似ASSERT()的断言。

gflags

它是一个标记选项的库，看了这个GFLAGS使用手册马上就能明白作用。另外的文档有Google gflags使用说明。

gtest

Google的开源C++单元测试框架，caffe里面test代码中大量用到，网上教程也是一大堆，中文里面最好的玩转Google开源C++单元测试框架Google Test系列(gtest)(总)，英文文档googletest

关于CPU加速

Caffe推荐的BLAS（Basic Linear Algebra Subprograms）有三个选择ATLAS，Intel MKL，OpenBLAS。其中ATLAS是caffe是默认选择开源免费，如果没有安装CUDA的不太推荐使用，因为CPU多线程的支持不太好；Intel MKL是商业库要收费，我没有试过但caffe的作者安装的是这个库，估计效果应该是最好的；OpenBLAS开源免费，支持CPU多线程，我安装的就是这个。顺便贴上安装代码，其实很简单：

安装ATLAS

sudo apt-get install libatlas-base-dev

安装OpenBLAS

sudo apt-get install libopenblas-base

参考链接：
Caffe issues #16: Remove Intel MKL dependency
Caffe issues #79: Support multithreading in the CPU mode of Solver::Solve