原文: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, solver.cpp, blob.cpp, layer.cpp, blob.cpp, common.cpp, layers目录主要包含一些层,是caffe核心。proto中只有一个caffe.proto文件,里面使用pro ...

2018-07-27 19:25 0 767 推荐指数:

查看详情

caffe源码阅读(3)-Datalayer

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

Sat Jun 25 17:45:00 CST 2016 0 3019
Caffe 源码阅读(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。 1、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 ...

Wed Jun 06 00:02:00 CST 2018 0 1313
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
caffe中ConvolutionLayer的前向和反向传播解析及源码阅读

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 ...

Wed Mar 14 06:26:00 CST 2018 0 1809
源码阅读经验谈-slim,darknet,labelimg,caffe(1)

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 ...

Sun Aug 20 00:40:00 CST 2017 1 1418
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 ...

Fri Jan 22 05:24:00 CST 2016 2 35327
ssd源码解读(caffe)

ssd是经典的one-stage目标检测算法,作者是基于caffe来实现的,这需要加入新的层来完成功能,caffe自定义层可以使用python和c++,faster rcnn既使用了c++定义如smoothl1layer,又使用了python定义,如proposaltargetlayer ...

Wed Nov 21 04:25:00 CST 2018 0 2377
 
粤ICP备18138465号  © 2018-2025 CODEPRJ.COM