Caffe源码解析3：Layer
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 ...
原文：Caffe源码解析5：Conv_Layer
转载请注明出处，楼燚 y 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 Base ...
2016-01-23 23:30 2 19463 推荐指数：
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Caffe源码解析6：Neuron_Layer
\) 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la ...
Caffe源码解析7：Pooling_Layer
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 ...
Caffe源码解析4： Data_layer
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 ...
Caffe源码解析1：Blob
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 ...
Caffe源码解析2：SycedMem
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 ...
caffe源码分析--softmax_layer.cpp
caffe源码分析--softmax_layer.cpp 文件位置为caffe-master/src/caffe/layers/softmax_layer.cpp 这个是一个以前版本的程序，现在的代码有些不同了，不过可以参考 caffe源码分析--softmax_layer ...
（原）caffe中的conv
转载请注明出处： https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/10486686.html conv总体调用流程如下图所示： 说明：带o的为输出，如Wo代表输出宽度；带i的为输入，如Hi代表输入高度 1. 前向传播的计算 ...