梳理caffe代碼layer(五) Layer(層)是Caffe中最龐大最繁雜的模塊。由於Caffe強調模塊化設計,因此只允許每個layer完成一類特定的計算,例如convolution操作、pooling、非線性變換、內積運算,以及數據加載、歸一化和損失計算等。layer這個類可以說是里面最終 ...
梳理caffe代碼data transformer 十二 data transformer詳細注釋看頭文件和實現部分: 頭文件: cpp view plain copy TransformationParameter的caffe消息定義 Messagethatstoresparametersusedtoapplytransformation tothedatalayer sdata message ...
2016-04-12 09:55 0 8967 推薦指數:
梳理caffe代碼layer(五) Layer(層)是Caffe中最龐大最繁雜的模塊。由於Caffe強調模塊化設計,因此只允許每個layer完成一類特定的計算,例如convolution操作、pooling、非線性變換、內積運算,以及數據加載、歸一化和損失計算等。layer這個類可以說是里面最終 ...
梳理caffe代碼blob(三) 貫穿整個caffe的就是數據blob: [cpp] view plain copy #ifndef CAFFE ...
梳理caffe代碼common(八) 由於想梳理data_layer的過程,整理一半發現有幾個非常重要的頭文件就是題目列出的這幾個: 追本溯源,先從根基開始學起。這里面都是些什么鬼呢? common類 命名空間的使用:google、cv、caffe{boost、std ...
前言: 通過檢索論文、書籍、博客,繼續學習Caffe,千里之行始於足下,繼續努力。將自己學到的一些東西記錄下來,方便日后的整理。 正文: 1、代碼結構梳理 在終端下運行如下命令,可以查看caffe代碼結構,我將其梳理了一下: 2、相關知識點 訓練網絡時,需要 ...
protobuf是google公司開發的,並在Google內部久經考驗的一個東西,在08年google把它貢獻給了開源社區,隨后便有越來越多的人使用它。protobuf是一個結構化信息傳遞的工具, ...
1、https://zhuanlan.zhihu.com/p/107889011 2、https://zhuanlan.zhihu.com/p/107891957 3、https://zhuanl ...
實現細節; 1.embedding 層 2.positional encoding層:添加位置信息 3,MultiHeadAttention層:encoder的self ...
代碼來源:https://github.com/graykode/nlp-tutorial/blob/master/5-1.Transformer/Transformer-Torch.py 一些基礎變量和參數: 函數一:將句子轉換成向量 ...