转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://home.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ Pooling 层一般在网络中是跟在Conv卷积层之后,做采样操作,其实是为了进一步缩小feature map,同时也能增大神经元的视野.在Caffe中,pooling层属于vision_layer的一部分,其相关的定义也在vision_layer.hpp的头文件中.Pooling层的相关操作比较少,在Caffe的自带模式下只有Max pooling和Aver…

转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://home.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ NeuronLayer,顾名思义这里就是神经元,激活函数的相应层.我们知道在blob进入激活函数之前和之后他的size是不会变的,而且激活值也就是输出 \(y\) 只依赖于相应的输入 \(x\).在Caffe里面所有的layer的实现都放在src文件夹下的layer文件夹中,基本上很多文章里应用到的layer类型它都有cpu和cuda的实现. 在caffe里面…

转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://home.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ Vision_layer里面主要是包括了一些关于一些视觉上的操作,比如卷积.反卷积.池化等等.这里的类跟data layer一样好很多种继承关系.主要包括了这几个类,其中CuDNN分别是CUDA版本,这里先不讨论,在这里先讨论ConvolutionLayer BaseConvolutionLayer ConvolutionLaye DeconvolutionL…

转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://home.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ data_layer应该是网络的最底层,主要是将数据送给blob进入到net中,在data_layer中存在多个跟data_layer相关的类 BaseDataLayer BasePrefetchingDataLayer DataLayer DummyDataLayer HDF5DataLayer HDF5OutputLayer ImageDataLayer…

转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://home.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ layer这个类可以说是里面最终的一个基本类了,深度网络呢就是一层一层的layer,相互之间通过blob传输数据连接起来.首先layer必须要实现一个forward function,前递函数当然功能可以自己定义啦,在forward中呢他会从input也就是Layer的bottom,对了caffe里面网络的前一层是叫bottom的,从bottom中获取blob…

转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://www.cnblogs.com/louyihang loves baiyan/ 看到SyncedMem就知道,这是在做内存同步的操作.这类个类的代码比较少,但是作用是非常明显的.文件对应着syncedmem.hpp,着syncedmem.cpp 首先是两个全局的内联函数.如果机器是支持GPU的并且安装了cuda,通过cudaMallocHost分配的host memory将会被pinned,这里我谷歌了一下,pinned的意思就是内存不会被…

转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ 首先看到的是Blob这个类,Blob是作为Caffe中数据流通的一个基本类,网络各层之间的数据是通过Blob来传递的.这里整个代码是非常规范的,基本上条件编译,命名空间,模板类,各种不太经常看到的关键字如exlicit,inline等等. 首先提一下explicit关键字的作用是禁止单参数构造函数的隐式转换,具体含义谷歌即可.还有inline的作用,inilin…

http://blog.csdn.net/lanxuecc/article/details/53186613…

参考网址:https://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/p/5149628.html 1.caffe代码层次熟悉blob,layer,net,solver几类,blob:作为数据输出的媒介,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.layer:作为网络的基础单元,神经网络中层与层间的数据节点.前后传递都在数据结构中被实现,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solver:作为网络的求解策略,涉…

分析caffe源码,看首先看caffe.proto,是明智的选择.好吧,我不是创造者,只是搬运工. 原文地址:http://blog.csdn.net/qq_16055159/article/details/45115359 引言 要看caffe源码,我认为首先应该看的就是caffe.proto. 它位于-\src\caffe\proto目录下,在这个文件夹下还有一个.pb.cc和一个.pb.h文件,这两个文件都是由caffe.proto编译而来的. 在caffe.proto中定义了很多结构化数…