一.前向传播 在caffe中,卷积层做卷积的过程被转化成了由卷积核的参数组成的权重矩阵weights(简记为W)和feature map中的元素组成的输入矩阵(简记为Cin)的矩阵乘积W * Cin.在进行乘积之前,需要对卷积核的参数和feature map作处理,以得到W和Cin. 下面用一个例子来说名上述两个过程.假设某一卷积层输入为c X h X w = 3 X 8 X 8的feature map,卷积核大小h1 X w1 = 2 X 2,个数c1 = 4,stride = 1,pad_h…

本文主要是为了验证两个问题: flask处理请求时通过新建线程.进程.协程的区别(顺带一提) flask_sqlalchemy是如何使用db.session使多个请求中保函的改变同一个表的sql操作不相互影响的,专业名词是会话范围或Session作用域(主要探讨) 一个简单的例子 # -*- coding:utf-8 -*- from sqlalchemy.orm.session import Session # 线程不安全 from sqlalchemy.orm import scoped_s…

1. batch norm 输入batch norm层的数据为[N, C, H, W], 该层计算得到均值为C个,方差为C个,输出数据为[N, C, H, W]. <1> 形象点说,均值的计算过程为: (1) 即对batch中相同索引的通道数取平均值,所以最终计算得到的均值为C个,方差的计算过程与此相同. <2> batch norm层的作用: a. 均值:(2) b. 方差:(3) c. 归一化:(4) 2. caffe中batch_norm_layer.cpp中的LayerSe…

在<神经网络的梯度推导与代码验证>之CNN的前向传播和反向梯度推导 中,我们学习了CNN的前向传播和反向梯度求导,但知识仍停留在纸面.本篇章将基于深度学习框架tensorflow验证我们所得结论的准确性,以便将抽象的数学符号和实际数据结合起来,将知识固化.更多相关内容请见<神经网络的梯度推导与代码验证>系列介绍. 需要用到的库有tensorflow和numpy,其中tensorflow其实版本>=2.0.0就行 import tensorflow as tf import n…

在<神经网络的梯度推导与代码验证>之vanilla RNN的前向传播和反向梯度推导中,我们学习了vanilla RNN的前向传播和反向梯度求导,但知识仍停留在纸面.本篇章将基于深度学习框架tensorflow验证我们所得结论的准确性,以便将抽象的数学符号和实际数据结合起来,将知识固化.更多相关内容请见<神经网络的梯度推导与代码验证>系列介绍. 提醒: 后续会反复出现$\boldsymbol{\delta}^{l}$这个(类)符号,它的定义为$\boldsymbol{\delta}^…

神经网络是由层组成的,深度神经网络就是层数多了.layer对应神经网络的层.数据以Blob的形式,在不同的layer之间流动.caffe定义的神经网络已protobuf形式定义.例如: layer { name: "conv1" type: "Convolution" bottom: "data" top: "conv1" ...... } 就是定义了一个卷积层,bottom是其前一层,而top是其后一层.前向传播计算过程就是…

Caffe源码阅读(1) 全连接层 发表于 2014-09-15   |   今天看全连接层的实现.主要看的是https://github.com/BVLC/caffe/blob/master/src/caffe/layers/inner_product_layer.cpp 主要是三个方法,setup,forward,backward setup 初始化网络参数,包括了w和b forward 前向传播的实现 backward 后向传播的实现 setup 主体的思路,作者的注释给的很清晰.主要是要…

caffe-windows中classification.cpp的源码阅读 命令格式: usage: classification string(模型描述文件net.prototxt) string(模型权值文件network.caffemodel) string(图像均值文件mean.binaryproto) string(图像类别标签信息 labels.txt) string(输入待分类图像img.jpg) 为什么要对图像进行均值处理?(参考) 数据预处理在深度学习中非常重要,数据预处理中,…

大约寒假开始的时候我就已经把std::sort的源码阅读完毕并理解其中的做法了,到了寒假结尾,姑且把它写出来 这是我的第一篇源码阅读笔记,以后会发更多的,包括算法和库实现,源码会按照我自己的代码风格格式化,去掉或者展开用于条件编译或者debug检查的宏,依重要程度重新排序函数,但是不会改变命名方式(虽然MSVC的STL命名实在是我不能接受的那种),对于代码块的解释会在代码块后(下面)用注释标明. template<class _RanIt, class _Diff, class _Pr> in…

深入了解下 go 中的 select 前言 1.栗子一 2.栗子二 3.栗子三 看下源码实现 1.不存在 case 2.select 中仅存在一个 case 3.select 中存在两个 case,其中一个是 default 发送值 接收值 4.多个 case 的场景 具体的实现逻辑 1.打乱 case 的顺序 2.找出已经 ready 的 case 3.case 都没 ready,且没有 default 4.唤醒后返回 channel 对应的 case 总结 参考 深入了解下 go 中的 se…