到top即可,並不使用bottom。 在caffe中數據層不僅僅限於DataLayer,因為常常使用 ...
caffe源碼閱讀 dl caffe 結構 主要兩個目錄 src: 包含源碼實現 include: 頭文件 src目錄的架構,主要代碼在caffe目錄中,包含net.cpp, solver.cpp, blob.cpp, layer.cpp, blob.cpp, common.cpp, layers目錄主要包含一些層,是caffe核心。proto中只有一個caffe.proto文件,里面使用pro ...
2018-07-27 19:25 0 767 推薦指數:
到top即可,並不使用bottom。 在caffe中數據層不僅僅限於DataLayer,因為常常使用 ...
背景: 項目中需要在 caffe 中增加 binary convolution layer, 所以在單步調試了 minist 的訓練,大致看了一下流程,就詳細看 convolution layer 了。 1、數據結構 caffe 的基本數據結構是 Blob,也就是數據流的基本結構 ...
Blob是Caffe中層之間數據流通的單位,各個layer之間的數據通過Blob傳遞。在看Blob源碼之前,先看一下CPU和GPU內存之間的數據同步類SyncedMemory;使用GPU運算時,數據要在GPU顯存中,但是一開始數據是通過CPU讀到內存,通過類SyncedMemory來實現顯存和內存 ...
原文鏈接:https://www.zhihu.com/question/27982282 1.Caffe代碼層次。回答里面有人說熟悉Blob,Layer,Net,Solver這樣的幾大類,我比較贊同。我基本是從這個順序開始學習的,這四個類復雜性從低到高,貫穿了整個Caffe。把他們分為三個層次 ...
一、前向傳播 在caffe中,卷積層做卷積的過程被轉化成了由卷積核的參數組成的權重矩陣weights(簡記為W)和feature map中的元素組成的輸入矩陣(簡記為Cin)的矩陣乘積W * Cin。在進行乘積之前,需要對卷積核的參數和feature map作處理,以得到W和Cin。 下面 ...
本文首先談自己的源碼閱讀體驗,然后給幾個案例解讀,選的例子都是比較簡單。重在說明我琢磨的點線面源碼閱讀方法。我不是專業架構師,是從一個深度學習算法工程師的角度來談的,不專業的地方請大家輕拍。 經常看別人寫的代碼,然后改別人的代碼,然后實現自己的想法,我想這是我們coder常干的事情。看人 ...
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 ...
ssd是經典的one-stage目標檢測算法,作者是基於caffe來實現的,這需要加入新的層來完成功能,caffe自定義層可以使用python和c++,faster rcnn既使用了c++定義如smoothl1layer,又使用了python定義,如proposaltargetlayer ...