caffe基本构架

最新推荐文章于 2026-01-01 13:44:22 发布
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本文介绍了Caffe深度学习框架中的四大核心模块：Blob、Layer、Net与Solver。Blob用于存储数据及网络参数；Layer负责数据的前向与反向传播；Net将多个Layer串联成神经网络；Solver则负责监控参数更新、训练与测试过程。

Caffe重视模块化设计，因为神经网络本质上是有相互连接的网络层构成，网络处理的数据块可以在网络层间前向和反向传递。接下来看看Caffe中的4大模块：

  • Blob: 是Caffe的数据表示，隐藏了CPU/GPU存储申请和同步的细节（此功能由SyncedMemory实现），用来存储网络层间传递的数据以及学习到的网络参数。
  • Layer: 是网络的基本结构单元，负责完成Blob中存储数据的前向和反向传递。
  • Net: 是Caffe的神经网络表示，负责将网络中的各个Layers串联起来，构成有向无环图。
  • Solver: 是Caffe神经网络优化的求解器，监控网络参数的更新，前向后向数据生成，协调神经网络的训练和测试，比如使用什么梯度下降算法以及具体参数设置，同时负责保存和恢复训练状态以及存储网络参数。

这4个模块的层次和复杂性从低到高，贯穿整个Caffe框架。刚开始阅读Caffe源码时，我觉得按照这个bottom-up的顺序比较好。




来自：http://imbinwang.github.io/blog/inside-caffe-code-overview
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08-08
了解这些基本结构后，开发者可以更有效地定制网络、调试模型以及扩展 Caffe 功能。总的来说，Caffe 的数据组织和层结构设计使得其成为一个强大且易于扩展的深度学习框架。无论是新手还是经验丰富的研究者，都能通过...
caffe-16-2020-11-14.zip
04-15
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caffe 深度学习网络结构，画网络结构的有向无环图 工具
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很不错的工具，对于看prototxt文件，研究网络结构很方便，网址如下，（左上方两行注释是使用教程） http://ethereon.github.io/netscope/#/editor
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07-06 334
一，Blob, layer和net.： NET：要运行caffe首先创建一个神经网络(net), net由多个layer和Blob组成； Layer: 层，层可能由多种算子类型等，如：Data,Convolution,Pooling，layer由很多参数构成； Blob: 数据buffer，数据在各层之间流动的载体以Blob的形式进行抽象。 数据流动方向由bottom流动到top： 如果某一层没有bottom只有top,则该层为输入层(一般为模型的入口，不仅提供数据的输入，通常数据的预处理（.
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Rareay
11-05 1141
:::tip 本文主要描述如何训练、测试一个自己的模型。内容参考博客 ::: 1 说明 首先我们需要在 ~/caffe/example/ 目录下创建一个自己的文件夹，如 /cancer，后面将会在该目录下创建一些脚本和模型文件，训练的模型也会存储在该目录下。另外，需要在 caffe 根目录下执行这些脚本，主要是因为一些路径问题。下面是本次实验结束时的目录结构： └── cancer ├── create_lmdb.sh ├── create_mean_value.sh ├── get
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blob是caffe中的基本数据结构，简单理解就是一个“4维数组”。但是，这个4维数组有什么意义？BTW，TensorFlow这款google出的框架，带出了tensor（张量）的概念。虽然是数学概念，个人还是倾向于简单理解为“多维数组”，那么放在这里，caffe的blob就相当于一个特殊的tensor了。而矩阵就是二维的张量。anyway，看看blob的4个维度都代表什么：num: 图像数量 c...
Caffe源码整体结构及介绍
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04-13 761
1. Caffe代码层次。 Caffe中的源码按照模块可以大体划分为：Blob，Layer，Net，Solver这样的几大类。这四个类复杂性从低到高，贯穿了整个Caffe。把它们分为四个层次介绍。 1）Blob：作为数据传输的媒介，无论是网络权重参数，还是输入数据，都是转化为Blob数据结构来存储； 2）Layer：作为网络的基础单元，神经网络中层与层间的数据节点、前后传递都在该数据结构中被实现，...
【Caffe】Caffe代码结构
深页
06-17 228
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caffe基本数据结构---blob
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12-22 910
Caffe使用blob存储、交换、操纵这些信息。blob是整个框架的标准的数组结构和统一存储接口。Blob是Caffe处理和传输的真实数据的包装类，同时它还隐含提供了在CPU和GPU之间同步数据的能力。在数学上，一个blob就是一个4维的数组，它是按照c语言风格存储的，即行优先。由于我们经常对blob的值和梯度感兴趣，所以blob存储了２块data和diff.前者是正常的传输数据，后者是网络计算的
caffe源码caffe-master
12-06
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Faster R-CNN框架检测详解：R50-Caffe-C4配置与COCO数据集训练_1
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