caffe学习笔记(1)完整的caffe继承关系(图解)
2016-10-26 20:23
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caffe学习笔记(1)
这段时间项目要求在硬件上面实现VGG,出现了一些意想不到的困难。就是以前的matalb代码里面是没有出现局部响应归一化层(LRN),caffe里面是实现了的,所以就跑去看caffe的源码。经过几天的摸索,我发现caffe里面最困难的就是对caffe这个结构的理解,一旦理解了,我们可以自己给caffe里面加入需要的层(这是我一直想去干的事,也就是自己添加权值简化网络进去,在不破坏精度的情况下进一步加速神经网络的训练速度,这个在我的前面的博文里面提到了)。这篇文章主要是用详细的示意图表述一下Layer中各种layer之间的继承关系:
Layer可以看成是一个基类,下面存在Data_layer,Activation/Neuron Layers,Vision layer,Common layers,Loss Layer,各个层是干什么用的在以后的博客中我都会讨论。
Data Layer继承关系:
Neuron Layer继承关系:
Vision Layer继承关系:
Common Layer继承关系:
Loss Layer继承关系:
看过这些完整的继承关系以后,我对caffe_layer.hpp有了一个大概的了解,接下来的工作看caffe源码,把所有layer的实现看完。然后整理caffe的完整架构。
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