原文:Caffe 源码阅读(二) 卷积层

背景: 项目中需要在 caffe 中增加 binary convolution layer, 所以在单步调试了 minist 的训练,大致看了一下流程,就详细看 convolution layer 了。 数据结构 caffe 的基本数据结构是 Blob,也就是数据流的基本结构。 网络结构 Net 是 Layer 构造出来的,Layer 包括了数据和运算 Blob input, Blob outpu ...

2018-06-05 16:02 0 1313 推荐指数:

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caffe之(一)卷积

caffe中,网络的结构由prototxt文件中给出,由一些列的Layer()组成,常用的如:数据加载卷积操作、pooling、非线性变换、内积运算、归一化、损失计算等;本篇主要介绍卷积 参考 1. 卷积总述 下面首先给出卷积的结构设置的一个小例子(定义 ...

Fri Mar 04 08:45:00 CST 2016 0 13163
caffe源码阅读(3)-Datalayer

到top即可,并不使用bottom。 在caffe中数据不仅仅限于DataLayer,因为常常使用 ...

Sat Jun 25 17:45:00 CST 2016 0 3019
caffe源码阅读

caffe源码阅读 dl caffe 结构 主要两个目录 src: 包含源码实现 include: 头文件 src目录的架构,主要代码在caffe目录中,包含net.cpp ...

Sat Jul 28 03:25:00 CST 2018 0 767
caffe Python API 之卷积(Convolution)

1、Convolution: 就是卷积,是卷积神经网络(CNN)的核心类型:Convolution   lr_mult: 学习率的系数,最终的学习率是这个数乘以solver.prototxt配置文件中的base_lr。如果有两个lr_mult, 则第一个表示权值的学习 ...

Tue Nov 06 01:36:00 CST 2018 0 1027
caffe源码阅读(1)-数据流Blob

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 ...

Wed Jun 22 21:15:00 CST 2016 0 1867
caffe源码阅读(1)_整体框架和简介(摘录)

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 ...

Wed Feb 22 18:14:00 CST 2017 0 3864
TensorFlow与caffe卷积feature map大小计算

刚刚接触Tensorflow,由于是做图像处理,因此接触比较多的还是卷及神经网络,其中会涉及到在经过卷积或者pooling之后,图像Feature map的大小计算,之前一直以为是与caffe相同的,后来查阅了资料发现并不相同,将计算公式贴在这里,以便查阅: caffe中: TF中 ...

Tue Jan 10 01:09:00 CST 2017 0 3101
 
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