blob数据结构是caffe中基本的数据存储单元,它主要存储的数据是网络中的中间数据变量,比如各层的输入和输出:代价函数关于网络各层参数的梯度. blob中除了存储数据外,还有一些标记数据的参数,以下就是一些blob中的数据成员: protected: shared_ptr<SyncedMemory> data_; shared_ptr<SyncedMemory> diff_; shared_ptr<SyncedMemory> shape_data_; vector&l…

首先,Blob使用的小例子(通过运行结果即可知道相关功能): #include <vector> #include <caffe/blob.hpp> #include <caffe/util/io.hpp>//磁盘读写 #include <iostream> using namespace std; using namespace caffe; int main() { Blob<float> a; cout<<"Size:…

本例子来源于<21天实战Caffe> 代码如下: #include <vector> #include <iostream> #include <caffe/blob.hpp> using namespace caffe; using namespace std; int main(void) { Blob<float> a; cout<<"Size : "<< a.shape_string()<…

Blob,包括输入数据.输出数据.权值等: Blob是Caffe中处理和传递实际数据的数据封装包,并且在CPU与GPU之间具有同步处理能力.从数学意义上说,blob是按C风格连续存储的N维数组. caffe的blob是一个四维的数组,用于存储数据,就相当于一个特殊的tensor,存储内容:num: 图像数量 channel:通道数量 width:图像宽度 height:图像高度. 比如caffe中一个batch的图片,就存储在一个blob中.当然,blob并不是专门给batch内的图片做存储用的…

Caffe使用Blob结构在CNN网络中存储.传递数据.对于批量2D图像数据,Blob的维度为 图像数量N × 通道数C × 图像高度H × 图像宽度W 显然,在此种场景下,Blob使用4维坐标定位数据,如(n, c, h, w),其中n为图像序号(0到N-1),c为通道序号(0到C-1),h为图像行序(0到H-1),w为图像列序(0到W-1).那么我们如何根据这个坐标找到对应的数据呢?要想得到这个问题的答案,就得弄清楚Blob在内存中的数据组织形式,也就是这批量的2D图像在内存中是如何存储的.…

You need to generate caffe.pb.h manually using protoc as follows. # In the directory you installed Caffe to protoc src/caffe/proto/caffe.proto --cpp_out=. mkdir include/caffe/proto mv src/caffe/proto/caffe.pb.h include/caffe/proto…

@tags: caffe blob blob是caffe中的基本数据结构,简单理解就是一个"4维数组".但是,这个4维数组有什么意义? BTW,TensorFlow这款google出的框架,带出了tensor(张量)的概念.虽然是数学概念,个人还是倾向于简单理解为"多维数组",那么放在这里,caffe的blob就相当于一个特殊的tensor了.而矩阵就是二维的张量. anyway,看看blob的4个维度都代表什么: num: 图像数量 channel:通道数量 wi…

对于blob.h文件. 先看成员变量.定义了6个保护的成员变量,包括前.后向传播的数据,新.旧形状数据(?), 数据个数及容量. 再看成员函数.包括构造函数(4个参数),reshape(改变blob形状),以及很多inline函数. #ifndef CAFFE_BLOB_HPP_ #define CAFFE_BLOB_HPP_ #include <algorithm> #include <string> #include <vector> #include "…

贯穿整个caffe的就是数据blob: #ifndef CAFFE_BLOB_HPP_ #define CAFFE_BLOB_HPP_ #include <algorithm> #include <string> #include <vector> #include "caffe/common.hpp" #include "caffe/proto/caffe.pb.h" #include "caffe/syncedmem…

Blob类是caffe中对处理和传递的实际数据的封装,是caffe中基本的数据存储单元,包括前向传播中的图像数据,反向传播中的梯度数据以及网络层间的中间数据变量(包括权值,偏置等),训练模型的参数等等,可以说在caffe中,无数据不blob. blob可以认为是按C风格连续存储的N维数组,在硬件上可以认为是在内存中的一块连续的内存块. 补充一点智能指针的知识: C++中的动态内存管理是通过new和delete运算符完成的,没有及时delete释放内存或者提前释放内存都可能造成内存异常,导致内存泄…