Caffe源码解读之Net(四)

机器学习 2017-01-14

Net涉及到的源码不多,主要原因是: Net由一系列的Layer组成(无回路有向图DAG),Layer之间的连接由一个文本文件描述。模型初始化Net::Init()会产生blob和layer并调用Layer::SetUp。在此过程中Net会报告初始化进程。这里的初始化与设备无关,在初始化之后通过Caffe::set_mode()设置Caffe::mode()来选择运行平台CPU或GPU,结果是相同的。

#include "caffe/blob.hpp"
#include "caffe/common.hpp"
#include "caffe/layer.hpp"
#include "caffe/proto/caffe.pb.h"

可以看到,在net.cpp中涉及到大量对Blob和Layer的操作。

  name: "LeNet"
layer {
  name: "data"
  type: "Input"
  top: "data"
  input_param { shape: { dim: 64 dim: 1 dim: 28 dim: 28 } }
}
layer {
  name: "conv1"
  type: "Convolution"
  bottom: "data"
  top: "conv1"
  param {
    lr_mult: 1
  }
  param {
    lr_mult: 2
  }

定义Net的文本文件在/example底下的demo里有,结尾为.prototxt,必须按照一定的格式来写。 其中数据的存储,传递和读写都依赖Google的Protocol Buffer。这里需要进一步查看/src/caffe/proto/caffe.proto,里面定义了Blob,Layer,Net的各种参数,对Net的生成十分重要。 如下,也可以自己修改参数。

message BlobProto {
  optional BlobShape shape = 7;
  repeated float data = 5 [packed = true];
  repeated float diff = 6 [packed = true];
  repeated double double_data = 8 [packed = true];
  repeated double double_diff = 9 [packed = true];

  // 4D dimensions -- deprecated.  Use "shape" instead.
  optional int32 num = 1 [default = 0];
  optional int32 channels = 2 [default = 0];
  optional int32 height = 3 [default = 0];
  optional int32 width = 4 [default = 0];
}

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