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…

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…

Blob是Caffe中层之间数据流通的单位,各个layer之间的数据通过Blob传递.在看Blob源码之前,先看一下CPU和GPU内存之间的数据同步类SyncedMemory:使用GPU运算时,数据要在GPU显存中,但是一开始数据是通过CPU读到内存,通过类SyncedMemory来实现显存和内存之间的数据的同步. SyncedMemory 先看一下成员变量 //数据在cpu或gpu,指向数据的指针 void* cpu_ptr_; void* gpu_ptr_; size_t size_;//数…

DataLayer是把数据从文件导入到网络的层,从网络定义prototxt文件可以看一下数据层定义 layer { name: "data" type: "Data" top: "data" top: "label" include { phase: TRAIN } transform_param { mirror: true crop_size: 224 mean_value: 104 mean_value: 117 mea…

PS:本系列为本人初步学习caffe所记,由于理解尚浅,其中多有不足之处和错误之处,有待改正. 一.实现方法 首先,将文件名与它对应的标签用 std::pair 存储起来,其中first存储文件名,second存储标签, 其次,数据通过 Datum datum来存储,将图像与标签转为Datum 需要通过函数ReadImageToDatum() 来完成, 再次, Datum 数据又是通过datum.SerializeToString(&out)把数据序列化为字符串 string out;, 最后,…

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…

原文链接:https://www.zhihu.com/question/27982282 1.Caffe代码层次.回答里面有人说熟悉Blob,Layer,Net,Solver这样的几大类,我比较赞同.我基本是从这个顺序开始学习的,这四个类复杂性从低到高,贯穿了整个Caffe.把他们分为三个层次介绍. Blob:作为数据传输的媒介,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.前后传递都在该数据结构中被实现,层类种…

bvlc:Berkeley Vision and Learning Center. 1. 目录结构 models(四个文件夹均有四个文件构成,deploy.prototxt, readme.md, solver.prototxt, train_val.prototxt) bvlc_alexnet bvlc_googlenet bvlc_reference_caffenet bvlc_reference_rcnn_ilsvrc13 finetune_flickr_style data cifar1…

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…

本文首先谈自己的源码阅读体验,然后给几个案例解读,选的例子都是比较简单.重在说明我琢磨的点线面源码阅读方法.我不是专业架构师,是从一个深度学习算法工程师的角度来谈的,不专业的地方请大家轻拍. 经常看别人写的代码,然后改别人的代码,然后实现自己的想法,我想这是我们coder常干的事情.看人看代码,代码如人.他代码写的有多清爽简洁,说明他思维是清晰的:代码的结构有多合理,模块化内聚如何,是否低耦合,反应他的宏观把控能力.一个软件系统你可以把他看成是一个简单的企业,各个职能部门如何发挥自己的作用,相当…