如何在caffe中自定义网络层

尽管Caffe已经为用户提供了相当多的可用的层，但是面对各种各样的深度学习应用，这些层是远远不够的，为此，我们可能需要定义自己的层来达到特定的功能。

一般情况下，如果仅仅需要对某个层进行少量的修改，可以直接修改源码中对应的层，然后重新编译。这种方法好处就是不需要去建立新的文件，也不需要修改proto等，但是坏处也很明显，你无法再使用原来的这个层，如果你确实不再用这个层，那这个还是可行的；如果你有可能还是需要原来的层呢？那么只好自己新建一种层了。

新建网络层的步骤

1、选择继承的类

可以根据自己的需要，从已有的类中选择自己继承的类，这样可以省却很多麻烦。一般可以继承的类包括

层 描述 Layer 如果你要定义的层和已有的层没有什么重叠，那么可以选择直接继承Layer DataLayer 自定义网络输入层时，可以考虑继承它，内部的load_batch可能是你要重写的函数 NeuronLayer 自定义神经层，也就是中间的进行运算的层 LossLayer 如果现有的损失函数层不能满足需求，可以继承它

其实说的这几个只是举个例子，你还可以继承其他的任何层，但是一定要清楚自己的层的功能是不是和原来的层有继承关系，如果没有，最好不要继承。

2、修改代码

• 添加自己的头文件，以 .h 结尾，放到 include 文件夹中。
• 添加头文件对应的实现文件，放到 src/caffe/layers中，如果你要用GPU模式，则需要对应的 .cu 文件，也就是该层CUDA实现。
• 注册自己的类。在src/caffe/layer_factory.cpp中加入自己的类名，可以仿照该文件中别的层写法，注意名字不能重复。
• 在src/caffe/proto/caffe.proto添加proto消息。以message XXXParameter {…}方式添加，具体的可以参考你继承的类。
• 写测试函数，测试你的层到底有没有实现正确的功能。

写在最后

以上写的这些也不过是给了一些自定义层的建议，没有实际的展示例子，我后面会尽量补充上来。添加自己的层看起来似乎很难，但是实际上有好多Caffe已有的层作为例子，还是很好实现的。另外，要想添加自己的层，还是需要一些c++模板、多态等方面的只是，至少要知道什么是模板，哪些是重写，哪些是覆盖。

本人创建了一个Github项目，主要是做Caffe的各种帮助（才刚开始做，内容略少，后续会持续更新），有兴趣的话，可以多多关注。