caffe.proto 源码解析

最新推荐文章于 2022-07-07 15:47:32 发布

ScorpioDoctor

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分类专栏：深度学习-CNN 文章标签： caffe

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//////////////////
caffe.proto文件注释，
caffe版本:MS-caffe-master github 2016.8.20
caffe版本:BVLC-caffe-master github 2016.8.20
//////////////////
syntax = "proto2";

package caffe;  

// 数据块形状{指定Blob的形状或维度-4D}
message BlobShape {
  //数据块形状定义为Num×Channel×Height×Wight原因在于caffe基于容器的多维嵌套
  //来实现高维数据的封装。即vector(N)<vector(C)<img(H×W)>>。
  repeated int64 dim = 1 [packed = true];
}

// 数据块{形状，数据，微分}
message BlobProto {
  optional BlobShape shape = 7;  
  repeated float data = 5 [packed = true];
  repeated float diff = 6 [packed = true];
  repeated double double_data = 8 [packed = true];
  repeated double double_diff = 9 [packed = true];

  //数据4D形状 -- 旧版本，已使用"BlobShape shape"代替：
  optional int32 num = 1 [default = 0]; //样本
  optional int32 channels = 2 [default = 0];
  optional int32 height = 3 [default = 0];
  optional int32 width = 4 [default = 0];
}

// 存放多个BlobProto实例的对应Index，易于引用
message BlobProtoVector {
  repeated BlobProto blobs = 1;
}

// 数据:{C,H,W,data(uchar&float),label} 图像样本
message Datum {
  optional int32 channels = 1;
  optional int32 height = 2;
  optional int32 width = 3;
  // the actual image data, in bytes
  optional bytes data = 4;
  optional int32 label = 5;
  // Optionally, the datum could also hold float data.
  repeated float float_data = 6;
  // If true data contains an encoded image that need to be decoded
  optional bool encoded = 7 [default = false];
}

//滤波器参数{Type(const|uniform|gauss),}
message FillerParameter {
  // The filler type.
  optional string type = 1 [default = 'constant'];
  optional float value = 2 [default = 0]; // the value in constant filler
  optional float min = 3 [default = 0]; // the min value in uniform filler
  optional float max = 4 [default = 1]; // the max value in uniform filler
  optional float mean = 5 [default = 0]; // the mean value in Gaussian filler
  optional float std = 6 [default = 1]; // the std value in Gaussian filler
  // 给定输入与权值相乘后应该得到非零输出，默认值-1意为不稀疏化高斯模板。
  optional int32 sparse = 7 [default = -1];
  // Normalize the filler variance by fan_in, fan_out, or their average.
  // Applies to 'xavier' and 'msra' fillers.（扇入，扇出）
  // 通过fanIn,fanOut,及其均值来归一化填充值的方差，有“xavier法”或“msra法”
  enum VarianceNorm {
    FAN_IN = 0;
    FAN_OUT = 1;
    AVERAGE = 2;
  }
  optional VarianceNorm variance_norm = 8 [default = FAN_IN];
}