caffe的总体流程是怎样的?(转载)
来源:互联网 发布:下周经济数据 编辑:程序博客网 时间:2024/06/01 09:54
转载自caffecn
我很想详细讲一下的,然而自己才疏学浅,学艺不精,只能大概讲讲,就当抛砖引玉了(⊙v⊙)
很多人建议caffe从四个层次来理解:Blob、Layer、Net、Solver,和题主的问题还挺match的
1.Blob
Blob是caffe基本的数据结构,用四维矩阵 Batch×Channel×Height×Weight表示,存储了网络的神经元激活值和网络参数,以及相应的梯度(激活值的残差和dW、db)。其中包含有cpu_data、gpu_data、cpu_diff、gpu_diff、mutable_cpu_data、mutable_gpu_data、mutable_cpu_diff、mutable_gpu_diff这一堆很像的东西,分别表示存储在CPU和GPU上的数据(印象中二者的值好像是会自动同步成一致的),其中带data的里面存储的是激活值和W、b,diff中存储的是残差和dW、db,另外带mutable和不带mutable的一对指针所指的位置是相同的,只是不带mutable的只读,而带mutable的可写。
2.Layer
Layer代表了神经网络中各种各样的层,组合成一个网络。一般一个图像或样本会从数据层中读进来,然后一层一层的往后传。除了数据层比较特殊之外,其余大部分层都包含4个函数:LayerSetUp、Reshape、Forward、Backward。其中LayerSetup用于初始化层,开辟空间,填充初始值什么的。Reshape是对输入值进行维度变换,比如pooling接全连接层的时候要先拉成一个向量再计算。Forward是前向传播,Backward是后向传播。当然对于我这种喜欢偷懒的童鞋一般学习的时候最喜欢看各种层的Backward函数了,最好是对着公式边推导边看,可以有更直观的理解。
那么数据是如何在层之间传递的呢?每一层都会有一个(或多个)Bottom和top,分别存储输入和输出,比如bottom[0]->cpu_data()存输入的神经元激活值,换成top存输出的,换成cpu_diff()存的是激活值的残差,换成gpu是存在GPU上的数据,再带上mutable就可写了,这些是神经元激活值相关的,如果这个层前后有多个输入输出层,就会有bottom[1],比如accuracy_layer就有两个输入,fc8和label。而每层的参数会存在this->blobs_里,一般this->blobs_[0]存W,this->blobs_[1]存b,this->blobs_[0]->cpu_data()存的是W的值,this->blobs_[0]->cpu_diff()存的梯度dW,b和db也类似,然后换成gpu是存在GPU上的数据,再带上mutable就可写了。。(各种变量好多好晕,但愿我说清楚了。。)
哦对了,凡是能在GPU上运算的层都会有名字相同的cpp和cu两个文件,cu文件中运算时基本都调用了cuda核函数,可以在math_function.cu中查看。
3.Net
Net就是把各种层按train_val.prototxt的定义堆叠在一起,首先进行每个层的初始化,然后不断进行Update,每更新一次就进行一次整体的前向传播和反向传播,然后把每层计算得到的梯度计算进去,完成一次更新,这里注意每层在Backward中只是计算dW和db,而W和b的更新是在Net的Update里最后一起更新的。而且在caffe里训练模型的时候一般会有两个Net,一个train一个test。刚开始训练网络时前面的一大堆输出,网络的结构什么的也都是这里输出的。
4.Solver
Solver是按solver.prototxt的参数定义对Net进行训练,首先会初始化一个TrainNet和一个TestNet,然后其中的Step函数会对网络不断进行迭代,主要就是两个步骤反复迭代:①不断利用ComputeUpdateValue计算迭代相关参数,比如计算learning rate,把weight decay加上什么的,②调用Net的Update函数对整个网络进行更新。迭代中的一大堆输出也是在这里输出的,比如当前的loss和learning rate什么的。
综上,为了把整个过程串起来,可以从tools/caffe这个我们最常用的函数入手,训练一个网络然后跟着数据的流动方向看看一个网络是怎么更新的,然后找自己比较感兴趣的地方细看。我本人主要看各种Layer的实现比较多,对其余的部分理解也有限,希望可以一起讨论~
- caffe的总体流程是怎样的?(转载)
- 交互设计流程是怎样的?
- 公司年检流程是怎样的?
- app应用软件开发流程是怎样的?
- 【转载】长度是怎样炼成的
- 基于Java的OJ(Onlie Judge)总体设计(转载)
- 一个完整的交互设计流程是怎样的?
- UI 设计的整个工作流程是怎样的?
- 急,有谁知道创业无息贷款的流程是怎样的?
- 一个完整的软件研发流程是怎样的
- 一个完整的软件研发流程是怎样的?
- 一个完善的产品设计流程是怎样的?
- 开发一个网站的总体流程
- WebRtc建立P2P链接的总体流程
- 跨国婚姻登记指南是怎样的一个流程呢??
- viewpager与pageradapter具体生命流程是怎样调用的
- 现在上传app到appstore是怎样的流程
- 现在上传app到appstore是怎样的流程
- 寄存器
- 批量主机工具管理
- cvs,svn,git等常见版本工具区别
- Appium的简单实用
- MAC BOOK PRO/mac os安装ubuntu14.04
- caffe的总体流程是怎样的?(转载)
- Mysql优化(三)
- 分库分表需要考虑的问题及方案
- linux网络编程值,如何擦屁股
- Linux 文件搜索命令
- 前端试题大综合练习(一)
- javaweb登录后台的简单处理
- 牛客网习题汇总(一)
- Chrome插件之滚动截屏-FireShot [U01]