深度学习框架Caffe源码解析
相信社区中很多小伙伴和我一样使用了很长时间的Caffe深度学习框架,也非常希望从代码层次理解Caffe的实现从而实现新功能的定制。本文将从整体架构和底层实现的视角,对Caffe源码进行解析。 Caffe总体架构 Caffe框架主要有五个组件,Blob,Solver,Net,Layer,Proto,其结构图如下图1所示。Solver负责深度网络的训练,每个Solver中包含一个训练网络对象和一个测试网络对象。每个网络则由若干个Layer构成。每个Layer的输入和输出Feature map表示为Input Blob和Output Blob。Blob是Caffe实际存储数据的结构,是一个不定维的矩阵,在Caffe中一般用来表示一个拉直的四维矩阵,四个维度分别对应Batch Size(N),Feature Map的通道数(C),Feature Map高度(H)和宽度(W)。Proto则基于Google的Protobuf开源项目,是一种类似XML的数据交换格式,用户只需要按格式定义对象的数据成员,可以在多种语言中实现对象的序列化与反序列化,在Caffe中用于网络模型的结构定义、存储和读取。 图...