NVcaffe源码阅读——Layer

Layer

nvcaffe的Layer.hpp/cpp在功能上与以前的caffe相比有一些明显改变。

首先nvcaffe对Layer.hpp的代码进行了拓展，提供了很多便利的新特性：
1. 将Layer.hpp中原先对Layer进行设置的函数抽离出来，组成LayerBase类。真正的Layer类则继承LayerBase类，并只实现前后向、ToProto等少量函数。
2. 提供了获取parent_net的api(parent_net、set_parent_net以及LayerBase的构造函数等)，可以在层的代码里拿到关于当前网络的指针。利用这一点便可轻松拿到当前的solver指针(parent_solver()、set_solver_rank()函数)，从而进一步拿到诸如当前迭代次数等在训练中有用的信息(iter()、relative_iter()函数等)。
3. 提供了获取层的名称（prototxt中的name域，而不是type域，name()函数）。
4. 提供了net_inititialized_flag_和net_iteration0_flag_两个Flag类指针变量，用来标记层是否处于初始化状态或者尚未迭代的状态。Flag类的定义在commen.hpp中，提供了一系列互斥、带锁的标记操作。
5. nvcaffe在Layer.hpp中还有fmath和bmath这两个变量，与ftype和btype十分相似。因为layer_factor在建立新层的时候只使用了ftype和btype变量，所以暂时不清楚其功能。同时添加了诸如fm_by_user(bool val)、bm_by_user(bool val)等函数以供查询变量的设置状态。

另外一个亮点在于改变了Layer类的模板参数列表，即把过去的

template <typename Dtype>

改为了

template<typename Ftype, typename Btype>

其中Ftype代表’Forward type’，Btype同理。这样做可以将每一层前后向的数据类型隔离开来，即前后向分别使用不同的数据类型，对nvcaffe的多数据类型特性提供支持，也为每一层的构建提供了很大的灵活性。例如，在absval_layer.cpp中，前后向函数的feature的数据结构可以不同：

    // in Forward_cpu()    Ftype* top_data = top[0]->mutable_cpu_data<Ftype>();    // in Backward_cpu()    Btype* bottom_diff = bottom[0]->mutable_cpu_diff<Btype>();

而在Layer.cpp中，nvcaffe则是对Layer类的构造函数进行了拓展，功能是设置该层的前后向数据类型。在caffe.proto中，nvcaffe在LayerParameter中定义了forward/backward_type、forward/backward_math参数。同时在NetParameter中也定义了default_forward/backward_type/math，对整个网络进行默认设置。

Layer Factory

在caffe中，层的建立是通过layer_factory.hpp中的CreateLayer函数实现的。该函数接受一个layerparameter作为参数，将其直接放入对应类型的层的构造函数生成层。而在nvcaffe中，CreateLayer函数需要额外的ftype和btype作为传参。ftype和btype是从当前层的prototxt中的forward_type和backward_type得到的。因此在prototxt中修改这两个域便可设定该层计算时使用的数据类型。另外，forward_math和backward_math两个域在CreateLayer函数中仅仅用来打印信息，没有被用来建立层。