解析：深度学习框架Caffe源码-低调大师

解析：深度学习框架Caffe源码

2017-07-31 754

雷锋网按：本文作者薛云峰，主要从事视频图像算法的研究，于浙江捷尚视觉科技股份有限公司担任深度学习算法研究员。

相信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。

1.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

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Java 9因模块化进程缓慢而欲推迟发布

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2017-08-01

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2017-08-01

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Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。