我的caffe学习之路<第二天>

今天看了下caffe的caffe-windows-master/include/caffe下的net.hpp和layer.hpp，可以看到他的注释都是写在头文件里的，.cpp文件中没有太多注释（风格真好，不像我们写的代码只有一个.cpp或者几个.cpp）

可以看出caffe的net是一个有向无环图，layer层是其中的节点。

layer层有很多可以实现的地方，注释中也给了说明，主要是虚函数LayerSetUp，Reshape，ToProto，Forward_cpu/gpu，Backward_cpu/gpu和一些对blob的操作，搜索virtual能看到可以继承并实现的这些函数，需要实现的函数基本都有注释。

尴尬的是caffe代码量太多，重新学习的话感觉时间有点不够。所以我想从fcn对caffe的使用入手，边看caffe框架边改fcn代码，感觉这样更有效率，毕竟fcn已经装好了Orz......

fcn的主要用到了pycaffe的接口，一个使用pycaffe构建minst网络的例子

fcn中每一个训练model的文件夹里基本是这几个文件：

     train/val.prototxt ：网络的配置文件

     net.py ：用于构建网络，从上面的例子中可以看出运行这个.py文件会产生上面的两个prototxt文件

     solver.prototxt ：solve.py的配置文件

     solve.py ：用于训练网络，运行这个可以开始训练，里面用到了solver.prototxt里的一些参数，需要改下以适合自己的机器（如果你有高性能nvidia显卡，当我没说......），网络的结构由上述的train/val.prototxt定义。

刚刚运行了下net.py结果缺少coord_map，因为我的caffe是windows版的，版本旧，如果想运行net.py需要新一点的caffe，不过官网的是linux版的（哭瞎），但不跑这个net.py也是可以的，只要.prototxt文件正确就能跑起来solve.py......

明天根据prototxt文件找找pycaffe是如何定义一个新Layer的，感觉比在caffe里写一个新Layer简单些。

Talk is cheap. Show me the code. —— Linus

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