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caffe网络模型各层详解(中文版)资料

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caffe框架相关知识-基层layer

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caffe框架相关知识-基层layer父类Layer数据成员：protected:/** The protobuf that stores the layer parametersLayerParameter layer_param_;-------------------------------------------------/** The phase: TRAIN or TEST */Phase phase_;-------------------------------------------------/** The vector that stores the learnable parameters as a set of blobs. */-------------------------------------------------vector<shared_ptr<Blob<Dtype> > > blobs_;-------------------------------------------------/** Vector indicating whether to compute the diff of each param blob. */vector<bool> param_propagate_down_;-------------------------------------------------/** The vector that indicates whether each top blob has a non-zero weight in* the objective function. */-------------------------------------------------vector<Dtype> loss_;blobs_ :存的是神经网络层的权重参数，和偏置参数1、构造函数/*** You should not implement your own constructor. Any set up code should go to SetUp(), where the dimensions of the bottom blobs are provided to the layer.*/// 显示的构造函数不需要重写，任何初始工作在SetUp()中完成// 构造方法只复制层参数说明的值，如果层说明参数中提供了权值和偏置参数，也复制explicit Layer(const LayerParameter& param): layer_param_(param) {// Set phase and copy blobs (if there are any).phase_ = param.phase();if (layer_param_.blobs_size() > 0) {blobs_.resize(layer_param_.blobs_size());for (int i = 0; i < layer_param_.blobs_size(); ++i) {blobs_[i].reset(new Blob<Dtype>());blobs_[i]->FromProto(layer_param_.blobs(i));}}}// 虚析构virtual ~Layer() {}初始化函数SetUp，每个Layer对象都必须遵循固定的调用模式, * @brief Implements common layer setup functionality.* @brief 实现每个layer对象的setup函数* @param bottom the preshaped input blobs* @param bottom 层的输入数据，blob中的存储空间已申请* @param top* the allocated but unshaped output blobs, to be shaped by Reshape* @param top 层的输出数据，blob对象以构造但是其中的存储空间未申请，* 具体空间大小需根据bottom blob大小和layer_param_共同决定，具体在Reshape函数现实** Checks that the number of bottom and top blobs is correct. * Calls LayerSetUp to do special layer setup for individual layer types, 对不同的层，调用不同的函数* followed by Reshape to set up sizes of top blobs and internal buffers.* Sets up the loss weight multiplier blobs for any non-zero loss weights.* This method may not be overridden.* 1. 检查输入输出blob个数是否满足要求，每个层能处理的输入输出数据不一样* 2. 调用LayerSetUp函数初始化特殊的层，每个Layer子类需重写这个函数完成定制的初始化* 3. 调用Reshape函数为top blob分配合适大小的存储空间* 4. 为每个top blob设置损失权重乘子，非LossLayer为的top blob其值为零* 此方法非虚函数，不用重写，模式固定*/void SetUp(const vector<Blob<Dtype>*>& bottom,const vector<Blob<Dtype>*>& top) {CheckBlobCounts(bottom, top);LayerSetUp(bottom, top);Reshape(bottom, top);SetLossWeights(top);}每个子类Layer必须重写的初始化函数LayerSetUp/*** @brief Does layer-specific setup: your layer should implement this function* as well as Reshape.* @brief 定制初始化，每个子类layer必须实现此虚函数* @param bottom* the preshaped input blobs, whose data fields store the input data for* this layer* @param bottom* 输入blob, 数据成员data_和diff_存储了相关数据* @param top* the allocated but unshaped output blobs* @param top* 输出blob, blob对象已构造但数据成员的空间尚未申请 ** This method should do one-time layer specific setup. This includes reading* and processing relevent parameters from the<code>layer_param_</code>.* Setting up the shapes of top blobs and internal buffers should be done in* <code>Reshape</code>, which will be called before the forward pass to* adjust the top blob sizes.* 此方法执行一次定制化的层初始化，包括从layer_param_读入并处理相关的层权值和偏置参数，* 调用Reshape函数申请top blob的存储空间*/virtual void LayerSetUp(const vector<Blob<Dtype>*>& bottom, const vector<Blob<Dtype>*>& top) {}每个子类Layer必须重写的Reshape函数，完成top blob形状的设置并为其分配存储空间/*** @brief Adjust the shapes of top blobs and internal buffers to accomodate* the shapes of the bottom blobs.* @brief 根据bottom blob的形状和layer_param_计算top blob 的形状并为其分配存储空间** @param bottom the input blobs, with the requested input shapes* @param top the top blobs, which should be reshaped as needed** This method should reshape top blobs as needed according to the shapes* of the bottom (input) blobs, as well as reshaping any internal buffers* and making any other necessary adjustments so that the layer can* accomodate the bottom blobs.*/virtual void Reshape(const vector<Blob<Dtype>*>& bottom, const vector<Blob<Dtype>*>& top) = 0;前向传播函数Forward和反向传播函数Backwardinline Dtype Forward(const vector<Blob<Dtype>*>& bottom,const vector<Blob<Dtype>*>& top);inline void Backward(const vector<Blob<Dtype>*>& top,const vector<bool>& propagate_down,const vector<Blob<Dtype>*>& bottom);根据：// Forward and backward wrappers. You should implement the cpu and gpu specific implementations instead, and should not change these functions.template <typename Dtype>inline Dtype Layer<Dtype>::Forward(constvector<Blob<Dtype>*>& bottom,const vector<Blob<Dtype>*>& top) {Dtype loss = 0;switch (Caffe::mode()) {case Caffe::CPU:Forward_cpu(bottom, top);for (int top_id = 0; top_id < top.size(); ++top_id) { if (!this->loss(top_id)) { continue; }const int count = top[top_id]->count();const Dtype* data = top[top_id]->cpu_data();const Dtype* loss_weights = top[top_id]->cpu_diff();loss += caffe_cpu_dot(count, data, loss_weights);}break;case Caffe::GPU:Forward_gpu(bottom, top);#ifndef CPU_ONLYfor (int top_id = 0; top_id < top.size(); ++top_id) { if (!this->loss(top_id)) { continue; }const int count = top[top_id]->count();const Dtype* data = top[top_id]->gpu_data();const Dtype* loss_weights = top[top_id]->gpu_diff(); Dtype blob_loss = 0;caffe_gpu_dot(count, data, loss_weights, &blob_loss); loss += blob_loss;}#endifbreak;default:LOG(FATAL) << "Unknown caffe mode.";}return loss;}Backward同理。

opencv caffemodel特征提取

opencv caffemodel特征提取

opencv caffemodel特征提取摘要：1.OpenCV 简介2.特征提取的重要性3.ORB 特征检测算法4.CAFFE 模型5.使用OpenCV 和CAFFE 模型进行特征提取6.总结正文：1.OpenCV 简介OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，它包含了大量的图像处理和计算机视觉方面的算法。

OpenCV 旨在为计算机视觉领域提供高效的算法实现，并促进该领域的研究与发展。

2.特征提取的重要性特征提取是计算机视觉领域的一个重要任务，它指的是从图像中提取具有代表性的特征，以便用于图像匹配、识别和其他计算机视觉任务。

一个好的特征提取算法可以提高图像匹配的准确性和速度，从而提高整个计算机视觉系统的性能。

3.ORB 特征检测算法ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）是一种高效的特征提取算法，它是由Ethan Rublee 等人在2011 年的ICCV 会议上提出的。

ORB 算法结合了FAST 角点检测和BRIEF 描述符，具有良好的尺度不变性和旋转不变性，因此在实际应用中表现出较高的准确性和鲁棒性。

4.CAFFE 模型CAFFE（Caffe: Convolutional Architecture for Fast Feature Extraction）是一种深度学习模型，它专为特征提取而设计。

CAFFE 模型采用卷积神经网络（CNN）结构，可以自动学习图像的特征表示。

CAFFE 模型在ImageNet 图像数据集上取得了很好的性能，被广泛应用于图像分类、物体检测等任务。

5.使用OpenCV 和CAFFE 模型进行特征提取要使用OpenCV 和CAFFE 模型进行特征提取，首先需要安装OpenCV 和CAFFE。

安装完成后，可以通过以下步骤进行特征提取：（1）读取图像并转换为适合CAFFE 模型处理的格式。

简答题 描述osi七层参考模型,并简述每层的作用

简答题 描述osi七层参考模型,并简述每层的作用

简答题描述osi七层参考模型,并简述每层的作用OSI七层参考模型简介1. 概述OSI（Open Systems Interconnection）七层参考模型是国际标准化组织（ISO）制定的通信协议体系结构，用于划分计算机网络的功能和服务。

它将整个网络通信过程划分为七个层级，每个层级负责特定的功能，从而实现了网络协议的标准化和互操作性。

2. OSI七层参考模型详解物理层（Physical Layer）•负责传输比特流，即将数据转化为物理信号进行传输。

•主要涉及硬件设备，如网卡、网线等。

•提供链路的物理连接和传输介质。

数据链路层（Data Link Layer）•负责通过物理介质传输帧，提供可靠的数据传输。

•将物理流转化为逻辑流，进行帧的封装与解封装。

•提供透明的传输、差错检测和纠正。

•负责数据的路由和转发，实现不同网络间的通信。

•采用网络地址进行寻址和路由选择。

•提供流量控制和拥塞控制。

传输层（Transport Layer）•负责数据的可靠传输和端到端的通信。

•提供数据的分段和重组，实现面向连接或无连接的通信。

•提供传输层协议，如TCP和UDP。

会话层（Session Layer）•负责建立、管理和维护会话（session）。

•提供可靠的会话控制和同步，实现数据的逻辑关系。

•处理会话层的认证和授权。

表示层（Presentation Layer）•负责数据的格式化和转换。

•对数据进行加密和解密，确保数据安全。

•处理数据的表示，实现不同系统间的兼容性。

•最顶层的应用部分。

•提供服务和协议，为用户提供特定的网络应用。

•包括文件传输、电子邮件、远程登录等。

3. 总结OSI七层参考模型通过将网络通信过程划分为不同的层级，将复杂的通信协议划分为可管理的部分，提高了网络协议的可靠性、可扩展性和互操作性。

每个层级承担特定的功能，各层相互协作，共同实现了数据的传输和应用。

了解和理解OSI七层参考模型对于网络工程师和系统管理员来说是基础而重要的知识，也是构建和维护稳定网络的关键。

[Caffe]：关于caffe新手入门

[Caffe]：关于caffe新手入门

[Caffe]：关于caffe新手入门Caffe的几个重要文件用了这么久Caffe都没好好写过一篇新手入门的博客，最近应实验室小师妹要求，打算写一篇简单、快熟入门的科普文。

利用Caffe进行深度神经网络训练第一步需要搞懂几个重要文件：1.solver.prototxt2.train_val.prototxt3.train.sh接下来我们按顺序一个个说明。

solver.prototxtsolver这个文件主要存放模型训练所用到的一些超参数：•net := 指定待训练模型结构文件，即train_val.prototxt•test_interval := 测试间隔，即每隔多少次迭代进行一次测试•test_initialization := 指定是否进行初始测试，即模型未进行训练时的测试•test_iteration := 指定测试时进行的迭代次数•base_lr := 指定基本学习率•lr_policy := 学习率变更策略，这里有介绍，可供参考•gamma := 学习率变更策略需要用到的参数•power := 同上•stepsize := 学习率变更策略Step的变更步长（固定步长）•stepvalue := 学习率变更策略Multistep的变更步长（可变步长）•max_iter := 模型训练的最大迭代次数•momentum := 动量，这是优化策略（Adam, SGD, … ）用到的参数•momentum2 := 优化策略Adam用到的参数•weight_decay := 权重衰减率•clip_gradients := 固定梯度范围•display := 每隔几次迭代显示一次结果•snapshot := 快照，每隔几次保存一次模型参数•snapshot_prefix := 保存模型文件的前缀，可以是路径•type := solver优化策略，即SGD、Adam、AdaGRAD、RMSProp、NESTROVE、ADADELTA等•solver_mode := 指定训练模式，即GPU/CPU•debug_info := 指定是否打印调试信息，这里有对启用该功能的输出作介绍•device_id := 指定设备号（使用GPU模式），默认为0用户根据自己的情况进行相应设置，黑体参数为必须指定的，其余参数为可选（根据情况选择）。

Caffe深入分析（源码）

Caffe深入分析（源码）

Caffe深⼊分析（源码）Caffe的整体流程图：程序⼊⼝：main()1int main(int argc, char** argv) {2 .....3return GetBrewFunction(caffe::string(argv[1]))();4 ....5 }g_brew_map实现过程，⾸先通过 typedef定义函数指针 typedef int (*BrewFunction)(); 这个是⽤typedef定义函数指针⽅法。

这个程序定义⼀个BrewFunction函数指针类型，在caffe.cpp 中 BrewFunction 作为GetBrewFunction()函数的返回类型，可以是train()，test()，device_query()，time() 这四个函数指针的其中⼀个。

在train()，test()，中可以调⽤solver类的函数，从⽽进⼊到net，进⼊到每⼀层，运⾏整个caffe程序。

然后对每个函数注册。

1 RegisterBrewFunction(train)2 RegisterBrewFunction(test)3 RegisterBrewFunction(device_query)4 RegisterBrewFunction(time)train: 训练或者调整⼀个模型test : 在测试集上测试⼀个模型device_query : 打印GPU的调试信息time: 压测⼀个模型的执⾏时间如果需要，可以增加其他的⽅式，然后通过RegisterBrewFunction()函数注册⼀下即可。

接着调⽤train()函数，train函数中主要有三个⽅法ReadSolverParamsFromTextFileOrDie、CreateSolver、Solve。

1// Train / Finetune a model.2int train() {3 ......4 caffe::SolverParameter solver_param;5 caffe::ReadSolverParamsFromTextFileOrDie(FLAGS_solver, &solver_param);//从-solver参数读取solver_param6 ......7 shared_ptr<caffe::Solver<float> >8 solver(caffe::SolverRegistry<float>::CreateSolver(solver_param));//从参数创建solver，同样采⽤string到函数指针的映射实现，⽤到了⼯⼚模式910if (FLAGS_snapshot.size()) {//迭代snapshot次后保存模型⼀次11 LOG(INFO) << "Resuming from " << FLAGS_snapshot;12 solver->Restore(FLAGS_snapshot.c_str());13 } else if (FLAGS_weights.size()) {//若采⽤finetuning，则拷贝weight到指定模型14 CopyLayers(solver.get(), FLAGS_weights);15 }1617if (gpus.size() > 1) {18 caffe::P2PSync<float> sync(solver, NULL, solver->param());19 sync.Run(gpus);20 } else {21 LOG(INFO) << "Starting Optimization";22 solver->Solve();//开始训练⽹络23 }24 LOG(INFO) << "Optimization Done.";25return0;26 }ReadSolverParamsFromTextFileOrDiecaffe::ReadSolverParamsFromTextFileOrDie(FLAGS_solver, &solver_param)解析-solver指定的solver.prototxt的⽂件内容到solver_param 中CreateSolverCreateSolver函数构建solver和net，该函数是初始化的⼊⼝，会通过执⾏Solver的构造函数，调⽤ void Solver<Dtype>::Init(const SolverParameter& param)，该函数内有InitTrainNet()、InitTestNets()。

caffe的运用

caffe的运用

caffe的运用Caffe的运用Caffe是一个流行的深度学习框架，被广泛应用于图像分类、目标检测和语义分割等领域。

它以C++编写，提供了Python和MATLAB接口，具有高效、灵活和易用的特点。

本文将介绍Caffe 的运用，从数据准备、网络定义到模型训练和推理等方面进行详细阐述。

数据准备是使用Caffe的第一步。

Caffe接受LMDB和LevelDB两种格式的数据作为输入。

LMDB是一种高效的键值对数据库，用于存储图像和标签数据。

LevelDB是Google开发的一种轻量级键值对数据库，也可用于存储图像和标签数据。

在数据准备阶段，需要将图像数据转换为LMDB或LevelDB格式，并生成相应的标签文件。

接下来，需要定义网络结构。

Caffe使用一种名为“网络描述文件”的配置文件来定义网络结构。

该文件以Protobuf格式编写，包含了网络的层次结构、参数设置和数据输入等信息。

Caffe提供了丰富的层类型，如卷积层、池化层和全连接层，可以根据不同任务需求灵活选择。

通过网络描述文件，可以构建出具有多个层的深度神经网络。

模型训练是Caffe的核心部分。

在进行模型训练之前，需要对网络进行初始化，并设置相应的超参数，如学习率、优化器和正则化等。

Caffe支持多种优化器，包括SGD、Adam和RMSprop等，可以根据不同任务的特点选择最合适的优化器。

在模型训练过程中，Caffe会根据定义的网络结构和超参数，逐步更新网络参数，以减小损失函数的值。

模型训练完成后，可以进行模型的推理。

在推理阶段，可以使用训练好的模型对新的数据进行分类或检测。

Caffe提供了相应的Python接口，可以方便地加载模型，并通过前向传播得到预测结果。

此外，Caffe还支持将模型转换为C++代码，以实现更高效的推理过程。

除了基本功能外，Caffe还提供了一些扩展功能，如模型压缩和模型部署等。

模型压缩可以通过减少模型参数的数量和精度来降低模型的存储和计算开销。

caffe中的超参数

caffe中的超参数超参数在深度学习中扮演着重要的角色，因为它们可以对模型的性能和训练耗时产生显著的影响。

在Caffe中，我们也需要注意一些超参数的选择和调整，这篇文章将介绍Caffe中的超参数的相关知识。

1. 学习率（Learning Rate）学习率是控制模型收敛速度的超参数之一。

它决定了模型每次参数更新的步长的大小，过大会导致模型震荡不收敛，过小会导致模型收敛过慢。

在Caffe中，我们可以使用SolverParameter中的base_lr 字段来设置初始学习率。

除此之外，还可以使用lr_policy字段来制定学习率的更新策略，如常用的step、exp、inv等。

2. 批量大小（Batch Size）批量大小是每次向模型中输入的样本数量，即用于计算梯度的样本数。

过小会导致模型过于敏感，过拟合，而过大会增加模型的内存占用和计算开销。

在Caffe中，我们可以在SolverParameter中设置batch_size参数。

3. 正则化（Regularization）正则化是为了避免过拟合而引入的技术，从而使模型在训练时更具有鲁棒性。

在Caffe中，我们可以使用SolverParameter中的weight_decay参数来设置L2正则化的因子，网络会在反向传播时加上一个权重衰减项，即w ← w - lr * dw - lr * weight_decay * w。

4. 迭代次数（Max Iteration）迭代次数是指模型在训练过程中进行参数调整的次数。

在Caffe 中，我们可以使用SolverParameter中的max_iter参数来设置最大迭代次数。

当模型的当前迭代次数达到max_iter时，训练就将停止。

5. 初始权值（Initial Weights）初始权值是指模型在训练之前的参数初始化方法。

在Caffe中，我们可以使用NetParameter中blobs的参数作为初始权值，也可以根据特定的分布从均匀分布、正态分布等中生成初始权值。

onnx2caffe权重参数

一、onnx2caffe权重参数介绍onnx2caffe是一个用于将ONNX模型转换为Caffe模型的工具，它可以将ONNX模型的网络结构和权重参数转换为Caffe模型的格式。

在深度学习模型的部署和优化过程中，常常需要将模型转换为特定的框架格式，以便在不同的评台上进行部署和使用。

onnx2caffe工具的出现，为将ONNX模型转换为Caffe模型提供了便利。

二、onnx2caffe权重参数的作用在深度学习模型中，权重参数是模型训练过程中学习到的关键信息，它们决定了模型的性能和效果。

通过onnx2caffe工具转换得到的Caffe模型中的权重参数，可以直接用于Caffe框架中的模型推理和预测。

这些权重参数包含了模型训练的结果，是模型在实际运行中进行预测所必需的信息。

三、onnx2caffe权重参数转换的原理onnx2caffe工具的核心功能是将ONNX模型中的权重参数转换为Caffe模型的格式。

这个过程涉及到对权重参数的解析和重新打包，以适配Caffe框架的模型要求。

在转换过程中，需要考虑模型的网络结构、层类型和数据格式等因素，以确保转换后的Caffe模型能够正常使用。

四、onnx2caffe权重参数转换的步骤1. 加载ONNX模型：需要将原始的ONNX模型加载到onnx2caffe工具中，准备进行权重参数的转换。

2. 解析权重参数：onnx2caffe工具会对加载的ONNX模型进行解析，提取其中的权重参数信息。

3. 格式转换：将ONNX模型中的权重参数转换为Caffe模型的格式，包括网络结构、层类型和参数数值等信息。

4. 保存Caffe模型：将转换得到的Caffe模型保存到指定的文件中，以便后续的使用和部署。

五、onnx2caffe权重参数转换的注意事项在使用onnx2caffe工具进行权重参数转换时，需要注意以下几点：1. 网络结构对齐：确保转换后的Caffe模型的网络结构与原始的ONNX模型一致，以避免出现功能不匹配的问题。

神经网络模型之AlexNet的一些总结

神经⽹络模型之AlexNet的⼀些总结说明：这个属于个⼈的⼀些理解，有错误的地⽅，还希望给予教育哈～此处以caffe官⽅提供的AlexNet为例.⽬录：1.背景2.框架介绍3.步骤详细说明5.参考⽂献背景：AlexNet是在2012年被发表的⼀个⾦典之作，并在当年取得了ImageNet最好成绩，也是在那年之后，更多的更深的神经⽹路被提出，⽐如优秀的vgg,GoogleLeNet.其官⽅提供的数据模型，准确率达到57.1%,top 1-5 达到80.2%. 这项对于传统的机器学习分类算法⽽⾔，已经相当的出⾊。

框架介绍:AlexNet的结构模型如下：如上图所⽰，上图采⽤是两台GPU服务器，所有会看到两个流程图，我们这⾥以⼀台CPU服务器为例做描述.该模型⼀共分为⼋层，5个卷基层,，以及3个全连接层,在每⼀个卷积层中包含了激励函数RELU以及局部响应归⼀化（LRN）处理，然后在经过降采样（pool处理），下⾯我们来逐⼀的对每⼀层进⾏分析下吧.3. 详细介绍：1. 对于conv1层，如下layer {name: "conv1"type: "Convolution"bottom: "data"top: "conv1"param {lr_mult: 1decay_mult: 1}param {lr_mult: 2decay_mult: 0}convolution_param {num_output: 96}该过程， 1.输⼊Input的图像规格： 224*224*3（RGB图像）,实际上会经过预处理变为227*227*32.使⽤的96个⼤⼩规格为11*11的过滤器filter，或者称为卷积核，进⾏特征提取，（ps:图上之所以看起来是48个是由于采⽤了2个GPU服务器处理，每⼀个服务器上承担了48个）.需要特别提⼀下的是，原始图⽚为RBG图像，也就是三个通道的，我们这96个过滤器也是三通道的，也就是我们使⽤的实际⼤⼩规格为11*11*3，也就是原始图像是彩⾊的，我们提取到的特征也是彩⾊的，在卷积的时候，我们会依据这个公式来提取特征图：【img_size - filter_size】/stride +1 = new_feture_size,所以这⾥我们得到的特征图⼤⼩为：（[227-11] / 4 + 1 ）= 55 注意【】表⽰向下取整. 我们得到的新的特征图规格为55*55，注意这⾥提取到的特征图是彩⾊的.这样得到了96个55*55⼤⼩的特征图了，并且是RGB通道的.需要特别说明的⼀点是，我们在使⽤过滤器filter和数据进⾏卷积时（ps: 卷积就是[1,2,3]*[1,1,1] = 1*1+2*1+3*1=6,也就是对应相乘并求和），⽽且我们使⽤的卷积核尺⼨是11*11，也就是采⽤的是局部链接，每次连接11*11⼤⼩区域，然后得到⼀个新的特征，再次基础上再卷积，再得到新的特征，也就是将传统上采⽤的全链接的浅层次神经⽹络，通过加深神经⽹路层次也就是增加隐藏层，然后下⼀个隐藏层中的某⼀个神经元是由上⼀个⽹络层中的多个神经元乘以权重加上偏置之后得到的，也就是所偶为的权值共享，通过这来逐步扩⼤局部视野,(形状像⾦字塔)，最后达到全链接的效果. 这样做的好处是节约内存,⼀般⽽⾔，节约空间的同时，消耗时间就会相应的增加，但是近⼏年的计算机计算速度的提升，如GPU.已经很好的解决了这个时间的限制的问题.3. 使⽤RELU激励函数，来确保特征图的值范围在合理范围之内，⽐如{0,1}，{0,255}最后还有⼀个LRN处理，但是由于我⼀直都是没⽤这玩意，所以，哈哈哈哈哈哈，没有深切的体会，就没有发⾔权.4. 降采样处理（pool层也称为池化），如下图：layer {name: "pool1"type: "Pooling"bottom: "norm1"top: "pool1"pooling_param {pool: MAXkernel_size: 3stride: 2}}5. 使⽤LRN，中⽂翻译为局部区域归⼀化,对降采样的特征图数据进⾏如果，其中LRN⼜存在两种模式:5.1 源码默认的是ACROSS_CHANNELS ，跨通道归⼀化（这⾥我称之为弱化），local_size：5（默认值），表⽰局部弱化在相邻五个特征图间中求和并且每⼀个值除去这个和.官⽅给的是内核是3*3⼤⼩，该过程就是3*3区域的数据进⾏处理（求均值，最⼤/⼩值，就是区域求均值，区域求最⼤值，区域求最⼩值），通过降采样处理，我们可以得到（ [55-3] / 2 + 1 ) = 27 ，也就是得到96个27*27的特征图,然后再以这些特征图，为输⼊数据，进⾏第⼆次卷积.conv2层，如下图：对应的caffe:layer {name: "conv2"type: "Convolution"bottom: "pool1"top: "conv2"param {lr_mult: 1decay_mult: 1}param {lr_mult: 2decay_mult: 0}convolution_param {num_output: 256pad: 2kernel_size: 5group: 2}}conv2和conv1不同，conv2中使⽤256个5*5⼤⼩的过滤器filter对96*27*27个特征图，进⾏进⼀步提取特征，但是处理的⽅式和conv1不同，过滤器是对96个特征图中的某⼏个特征图中相应的区域乘以相应的权重，然后加上偏置之后所得到区域进⾏卷积，⽐如过滤器中的⼀个点X11 ,如X11*new_X11，需要和96个特征图中的1,2,7特征图中的X11,new_X11 =1_X_11*1_W_11+2_X_11*2_W_11+7_X_11*7_W_11+Bias，经过这样卷积之后，然后在在加上宽度⾼度两边都填充2像素，会的到⼀个新的256个特征图.特征图的⼤⼩为：(【27+2*2 - 5】/1 +1） = 27 ，也就是会有256个27*27⼤⼩的特征图.然后进⾏ReLU操作.再进⾏降采样【pool】处理，如下图,得到layer {name: "pool2"type: "Pooling"bottom: "norm2"top: "pool2"pooling_param {pool: MAXkernel_size: 3stride: 2}}得到：【27-3】/2 +1 = 13 也就是得到256个13*13⼤⼩的特征图.layer {name: "conv3"type: "Convolution"bottom: "pool2"top: "conv3"param {lr_mult: 1decay_mult: 1}param {lr_mult: 2decay_mult: 0}convolution_param {num_output: 384pad: 1kernel_size: 3}}得到【13+2*1 -3】/1 +1 = 13 ， 384个13*13的新特征图. conv3没有使⽤降采样层.conv4层：layer {name: "conv4"type: "Convolution"bottom: "conv3"top: "conv4"param {lr_mult: 1decay_mult: 1}param {lr_mult: 2decay_mult: 0}convolution_param {num_output: 384pad: 1kernel_size: 3group: 2}}依旧得到【13+2*1 -3】/1 +1 = 13 ， 384个13*13的新特征图. conv4没有使⽤降采样层.layer {name: "conv5"type: "Convolution"bottom: "conv4"top: "conv5"param {lr_mult: 1decay_mult: 1}param {lr_mult: 2decay_mult: 0}convolution_param {num_output: 256pad: 1kernel_size: 3group: 2}}View Code得到256个13*13个特征图.降采样层pool,防⽌过拟合：layer {name: "pool5"type: "Pooling"bottom: "conv5"top: "pool5"pooling_param {pool: MAXkernel_size: 3stride: 2}}得到： 256个（【13 - 3】/2 +1）=6 6*6⼤⼩的特征图.fc6全链接图：描述⼀下：这⾥使⽤4096个神经元，对256个⼤⼩为6*6特征图，进⾏⼀个全链接，也就是将6*6⼤⼩的特征图，进⾏卷积变为⼀个特征点,然后对于4096个神经元中的⼀个点，是由256个特征图中某些个特征图卷积之后得到的特征点乘以相应的权重之后，再加上⼀个偏置得到. layer {name: "drop6"type: "Dropout"bottom: "fc6"top: "fc6"dropout_param {dropout_ratio: 0.5再进⾏⼀个dropout随机从4096个节点中丢掉⼀些节点信息（也就是值清0），然后就得到新的4096个神经元.fc7全连接层：和fc6类似.fc8链接层：采⽤的是1000个神经元，然后对fc7中4096个神经元进⾏全链接，然后会通过⾼斯过滤器，得到1000个float型的值，也就是我们所看到的预测的可能性,如果是训练模型的话，会通过标签label进⾏对⽐误差，然后求解出残差，再通过链式求导法则，将残差通过求解偏导数逐步向上传递，并将权重进⾏推倒更改，类似与BP ⽹络思虑，然后会逐层逐层的调整权重以及偏置.5.参考⽂献：ImageNet https:///paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdfBP神经⽹络 https:///question/27239198还有⼀些当时学习的时候看过，不过时隔久远，已经忘了地址了.。

caffe中reshape函数的实现与作用

文章标题：深度解析caffe中reshape函数的实现与作用一、caffe中reshape函数的定义和作用在深度学习框架caffe中，reshape函数的作用是对输入数据进行形状的重新组织和调整。

通过reshape函数，我们可以重新定义张量的shape，从而适应不同的网络结构和计算需求。

在caffe的网络定义中，reshape函数通常用于调整输入数据的形状，以适应不同层之间的连接关系和数据传递方式。

通过reshape函数，可以灵活地调整不同层之间的输入输出形状，使得网络的结构更加灵活和多样化。

二、caffe中reshape函数的实现细节在caffe的代码实现中，reshape函数主要由两部分组成：reshape的前向计算和反向传播计算。

在前向计算过程中，reshape函数会根据设定的新shape，对输入数据进行相应的形状调整和重新组织。

在反向传播计算中，reshape函数会将梯度信息正确地传播回去，以确保梯度信息能够正确地传递和更新。

通过对输入数据的形状进行重新定义和调整，reshape函数能够灵活地适应不同的网络结构和计算需求，从而实现更加精准和高效的数据处理。

三、reshape函数在caffe中的应用场景在caffe的实际应用中，reshape函数通常用于以下几个方面：1. 输入数据的形状调整：在网络设计中，不同层之间的输入输出形状可能存在不匹配的情况，通过reshape函数可以灵活地调整输入数据的形状，以适应不同层之间的连接关系和数据传递方式。

2. 数据通道的重新组织：在一些特定的网络结构中，可能需要对数据通道进行重新组织和调整，以适应不同的计算需求。

通过reshape函数，可以实现对数据通道的灵活调整和重新组织。

3. 网络结构的动态调整：在网络设计和训练过程中，可能会需要动态地调整网络的结构和参数设置，通过reshape函数可以实现对网络结构的动态调整和重新定义，以适应不同的计算需求和任务要求。

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一.数据层及参数 要运行caffe，需要先创建一个模型（model)，如比较常用的Lenet,Alex等， 而一个模型由多个屋（layer）构成，每一屋又由许多参数组成。所有的参数都定义在caffe.proto这个文件中。要熟练使用caffe，最重要的就是学会配置文件（prototxt）的编写。 层有很多种类型，比如Data,Convolution,Pooling等，层之间的数据流动是以Blobs的方式进行。 今天我们就先介绍一下数据层. 数据层是每个模型的最底层，是模型的入口，不仅提供数据的输入，也提供数据从Blobs转换成别的格式进行保存输出。通常数据的预处理（如减去均值, 放大缩小, 裁剪和镜像等），也在这一层设置参数实现。 数据来源可以来自高效的数据库（如LevelDB和LMDB），也可以直接来自于内存。如果不是很注重效率的话，数据也可来自磁盘的hdf5文件和图片格式文件。 所有的数据层的都具有的公用参数：先看示例 layer { name: "cifar" type: "Data" top: "data" top: "label" include { phase: TRAIN } transform_param { mean_file: "examples/cifar10/mean.binaryproto" } data_param { source: "examples/cifar10/cifar10_train_lmdb" batch_size: 100 backend: LMDB } } name: 表示该层的名称，可随意取 type: 层类型，如果是Data，表示数据来源于LevelDB或LMDB。根据数据的来源不同，数据层的类型也不同（后面会详细阐述）。一般在练习的时候，我们都是采用的LevelDB或LMDB数据，因此层类型设置为Data。 top或bottom: 每一层用bottom来输入数据，用top来输出数据。如果只有top没有bottom，则此层只有输出，没有输入。反之亦然。如果有多个 top或多个bottom，表示有多个blobs数据的输入和输出。 data 与 label: 在数据层中，至少有一个命名为data的top。如果有第二个top，一般命名为label。 这种(data,label)配对是分类模型所必需的。 include: 一般训练的时候和测试的时候，模型的层是不一样的。该层（layer）是属于训练阶段的层，还是属于测试阶段的层，需要用include来指定。如果没有include参数，则表示该层既在训练模型中，又在测试模型中。 Transformations: 数据的预处理，可以将数据变换到定义的范围内。如设置scale为0.00390625，实际上就是1/255, 即将输入数据由0-255归一化到0-1之间 其它的数据预处理也在这个地方设置： transform_param { scale: 0.00390625 mean_file_size: "examples/cifar10/mean.binaryproto" # 用一个配置文件来进行均值操作 mirror: 1 # 1表示开启镜像，0表示关闭，也可用ture和false来表示 # 剪裁一个 227*227的图块，在训练阶段随机剪裁，在测试阶段从中间裁剪 crop_size: 227 } 1、数据来自于数据库（如LevelDB和LMDB） 层类型（layer type）:Data 必须设置的参数： source: 包含数据库的目录名称，如examples/mnist/mnist_train_lmdb batch_size: 每次处理的数据个数，如64 可选的参数： rand_skip: 在开始的时候，路过某个数据的输入。通常对异步的SGD很有用。 backend: 选择是采用LevelDB还是LMDB, 默认是LevelDB. 示例： layer { name: "mnist" type: "Data" top: "data" top: "label" include { phase: TRAIN } transform_param { scale: 0.00390625 } data_param { source: "examples/mnist/mnist_train_lmdb" batch_size: 64 backend: LMDB } } 2、数据来自于内存 层类型：MemoryData 必须设置的参数： batch_size：每一次处理的数据个数，比如2 channels：通道数 height：高度 width: 宽度 示例： layer { top: "data" top: "label" name: "memory_data" type: "MemoryData" memory_data_param{ batch_size: 2 height: 100 width: 100 channels: 1 } transform_param { scale: 0.0078125 mean_file: "mean.proto" mirror: false } } 3、数据来自于HDF5 层类型：HDF5Data 必须设置的参数： source: 读取的文件名称 batch_size: 每一次处理的数据个数 示例： layer { name: "data" type: "HDF5Data" top: "data" top: "label" hdf5_data_param { source: "examples/hdf5_classification/data/train.txt" batch_size: 10 } } 4、数据来自于图片 层类型：ImageData 必须设置的参数： source: 一个文本文件的名字，每一行给定一个图片文件的名称和标签（label) batch_size: 每一次处理的数据个数，即图片数 可选参数： rand_skip: 在开始的时候，路过某个数据的输入。通常对异步的SGD很有用。 shuffle: 随机打乱顺序，默认值为false new_height,new_width: 如果设置，则将图片进行resize 示例： layer { name: "data" type: "ImageData" top: "data" top: "label" transform_param { mirror: false crop_size: 227 mean_file: "data/ilsvrc12/imagenet_mean.binaryproto" } image_data_param { source: "examples/_temp/file_list.txt" batch_size: 50 new_height: 256 new_width: 256 } } 5、数据来源于Windows 层类型：WindowData 必须设置的参数： source: 一个文本文件的名字 batch_size: 每一次处理的数据个数，即图片数 示例： layer { name: "data" type: "WindowData" top: "data" top: "label" include { phase: TRAIN } transform_param { mirror: true crop_size: 227 mean_file: "data/ilsvrc12/imagenet_mean.binaryproto" } window_data_param { source: "examples/finetune_pascal_detection/window_file_2007_trainval.txt" batch_size: 128 fg_threshold: 0.5 bg_threshold: 0.5 fg_fraction: 0.25 context_pad: 16 crop_mode: "warp" } } 二．视觉层（Vision Layers)及参数 本文只讲解视觉层（Vision Layers)的参数，视觉层包括Convolution, Pooling, Local Response Normalization (LRN), im2col等层。 1、Convolution层： 就是卷积层，是卷积神经网络（CNN）的核心层。 层类型：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率，第二个表示偏置项的学习率。一般偏置项的学习率是权值学习率的两倍。 在后面的convolution_param中，我们可以设定卷积层的特有参数。 必须设置的参数： num_output: 卷积核（filter)的个数 kernel_size: 卷积核的大小。如果卷积核的长和宽不等，需要用kernel_h和kernel_w分别设定 其它参数： stride: 卷积核的步长，默认为1。也可以用stride_h和stride_w来设置。 pad: 扩充边缘，默认为0，不扩充。 扩充的时候是左右、上下对称的，比如卷积核的大小为5*5，那么pad设置为2，则四个边缘都扩充2个像素，即宽度和高度都扩充了4个像素,这样卷积运算之后的特征图就不会变小。也可以通过pad_h和pad_w来分别设定。 weight_filler: 权值初始化。 默认为“constant",值全为0，很多时候我们用"xavier"算法来进行初始化，也可以设置为”gaussian" bias_filler: 偏置项的初始化。一般设置为"constant",值全为0。 bias_term: 是否开启偏置项，默认为true, 开启 group: 分组，默认为1组。如果大于1，我们限制卷积的连接操作在一个子集内。如果我们根据图像的通道来分组，那么第i个输出分组只能与第i个输入分组进行连接。

输入：n*c0*w0*h0 输出：n*c1*w1*h1 其中，c1就是参数中的num_output，生成的特征图个数 w1=(w0+2*pad-kernel_size)/stride+1; h1=(h0+2*pad-kernel_size)/stride+1; 如果设置stride为1，前后两次卷积部分存在重叠。如果设置pad=(kernel_size-1)/2,则运算后，宽度和高度不变。 示例： layer { name: "conv1" type: "Convolution" bottom: "data" top: "conv1" param { lr_mult: 1 }

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