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

2017-07-31 728

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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