Caffe_blob 1.基本數據結構 Blob為模板類,可以理解為四維數組,n * c * h * w的結構,Layer內為blob輸入data和diff,Layer間的blob為學習的參數.內部封裝了SyncedMemory類,該類負責存儲分配和主機與設備的同步 2.常用函數 ...
對於blob.h文件。 先看成員變量。定義了 個保護的成員變量,包括前 后向傳播的數據,新 舊形狀數據 , 數據個數及容量。 再看成員函數。包括構造函數 個參數 ,reshape 改變blob形狀 ,以及很多inline函數。 View Code 對於blob.cpp文件,主要關注幾個函數的實現。 Reshape函數:將shape 和shape data 置為新的blob大小,同時統計數據的個數, ...
2016-12-05 08:56 0 1595 推薦指數:
Caffe_blob 1.基本數據結構 Blob為模板類,可以理解為四維數組,n * c * h * w的結構,Layer內為blob輸入data和diff,Layer間的blob為學習的參數.內部封裝了SyncedMemory類,該類負責存儲分配和主機與設備的同步 2.常用函數 ...
深度網絡(net)是一個組合模型,它由許多相互連接的層(layers)組合而成。Caffe就是組建深度網絡的這樣一種工具,它按照一定的策略,一層一層的搭建出自己的模型。它將所有的信息數據定義為blobs,從而進行便利的操作和通訊。Blob是caffe框架中一種標准的數組,一種統一的內存接口 ...
cifar10的各層數據和參數可視化 .caret,.dropup>.btn>.caret{border-top-color:#000!important}.label{border:1px sol ...
在某社區看到的回答,覺得不錯就轉過來了:http://caffecn.cn/?/question/123 Caffe從四個層次來理解:Blob,Layer,Net,Solver。 1、Blob Caffe的基本數據結構,用四維矩陣Batch*Channel*Height ...
前言: 本文章記錄了我將自己的數據集處理並訓練的流程,幫助一些剛入門的學習者,也記錄自己的成長,萬事起於忽微,量變引起質變。 正文: 一、流程 1)准備數據集 2)數據轉換為lmdb格式 3)計算均值並保存(非必需) 4)創建 ...
solver算是caffe的核心的核心,它協調着整個模型的運作。caffe程序運行必帶的一個參數就是solver配置文件。運行代碼一般為 在Deep Learning中,往往loss function是非凸的,沒有解析解,我們需要通過優化方法來求解。solver的主要作用就是交替 ...
首先說明:Blob定義了一個類模板。 讓我們看一下Blob的頭文件里有什么哈: 定義了一個全局變量: 看看它的構造函數: Reshape函數: void Reshape(const int num, const int channels, const ...
轉載請注明出處,樓燚(yì)航的blog,http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ 首先看到的是Blob這個類,Blob是作為Caffe中數據流通的一個基本類,網絡各層之間的數據是通過Blob來傳遞的。這里整個代碼是非常規范的,基本上條件編譯 ...