caffe中的Blob块
首先说明:Blob定义了一个类模板。
让我们看一下Blob的头文件里有什么哈:
定义了一个全局变量:
const int kMaxBlobAxes = 32;
看看它的构造函数:
Blob() : data_(), diff_(), count_(0), capacity_(0) {};
explicit Blob(const int num, const int channels, const int height,const int width);
explicit Blob(const vector<int>& shape);
Reshape函数:
void Reshape(const int num, const int channels, const int height, const int width);
void Reshape(const vector<int>& shape);
void Reshape(const BlobShape& shape);
void ReshapeLike(const Blob& other);
内联函数shape_string:作用就是把shape的数据变为字符输出,里面用到了ostringstream流;
inline string shape_string() const {
ostringstream stream;
for (int i = 0; i < shape_.size(); ++i) {
stream << shape_[i] << " ";
}
stream << "(" << count_ << ")";
return stream.str();
}
内联函数shape():
//作用:返回shape_的引用;
inline const vector<int>& shape() const { return shape_; }
//作用:输入第几维度,返回该维度的大小;
inline int shape(int index) const {
return shape_[CanonicalAxisIndex(index)];
//内联函数:num_axes(),作用:返回是多少维度的块;
inline int num_axes() const { return shape_.size(); }
//内联函数:count():
inline int count() const { return count_; } //返回一共多少数据啊,;
inline int count(int start_axis, int end_axis) const //返回输入的索引之间的大小;
inline int count(int start_axis) const //太麻烦了,不写了,自己看代码吧;
canonicalAxisIndex的作用就是:把正的索引不变,负的改为正的,另外,还是检查一下它们的范围啦;
CanonicalAxisIndex(int axis_index) const
offset函数就是计算一下索引的偏移值,因为吧,多维数组在内存里也是按一维 存放的:
inline int offset(const int n, const int c = 0, const int h = 0, const int w = 0) const {
……
return ((n * channels() + c) * height() + h) * width() + w;
}
// 用向量的方式把坐标值传入:
inline int offset(const vector<int>& indices) const
函数copyfrom,作用把数据从Blob块中复制到内存中
void CopyFrom(const Blob<Dtype>& source, bool copy_diff = false, bool reshape = false);
查看数据的函数:
inline Dtype data_at(const int n, const int c, const int h, const int w) const
inline Dtype diff_at(const int n, const int c, const int h, const int w) const
inline Dtype data_at(const vector<int>& index) const
inline Dtype diff_at(const vector<int>& index) const
获得data_与diff_的函数:
inline const shared_ptr<SyncedMemory>& data() const {
CHECK(data_);
return data_;
} inline const shared_ptr<SyncedMemory>& diff() const {
CHECK(diff_);
return diff_;
}
另外还有好几个函数,尼玛,有点多哎
const Dtype* cpu_data() const;
void set_cpu_data(Dtype* data);
const int* gpu_shape() const;
const Dtype* gpu_data() const;
const Dtype* cpu_diff() const;
const Dtype* gpu_diff() const;
Dtype* mutable_cpu_data();
Dtype* mutable_gpu_data();
Dtype* mutable_cpu_diff();
Dtype* mutable_gpu_diff();
void Update();
void FromProto(const BlobProto& proto, bool reshape = true);
void ToProto(BlobProto* proto, bool write_diff = false) const; /// @brief Compute the sum of absolute values (L1 norm) of the data.
Dtype asum_data() const;
/// @brief Compute the sum of absolute values (L1 norm) of the diff.
Dtype asum_diff() const;
/// @brief Compute the sum of squares (L2 norm squared) of the data.
Dtype sumsq_data() const;
/// @brief Compute the sum of squares (L2 norm squared) of the diff.
Dtype sumsq_diff() const;
/// @brief Scale the blob data by a constant factor.
void scale_data(Dtype scale_factor);
/// @brief Scale the blob diff by a constant factor.
void scale_diff(Dtype scale_factor);
还有:
/**
* @brief Set the data_ shared_ptr to point to the SyncedMemory holding the
* data_ of Blob other -- useful in Layer%s which simply perform a copy
* in their Forward pass.
*
* This deallocates the SyncedMemory holding this Blob's data_, as
* shared_ptr calls its destructor when reset with the "=" operator.
*/
void ShareData(const Blob& other);
/**
* @brief Set the diff_ shared_ptr to point to the SyncedMemory holding the
* diff_ of Blob other -- useful in Layer%s which simply perform a copy
* in their Forward pass.
*
* This deallocates the SyncedMemory holding this Blob's diff_, as
* shared_ptr calls its destructor when reset with the "=" operator.
*/
void ShareDiff(const Blob& other); bool ShapeEquals(const BlobProto& other);
下面是定义的变量:
shared_ptr<SyncedMemory> data_;
shared_ptr<SyncedMemory> diff_;
shared_ptr<SyncedMemory> shape_data_;
vector<int> shape_;
int count_;
int capacity_;
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