caffe layer的繼承關係

2021-08-01 12:24:08 字數 1051 閱讀 4662

這段時間專案要求在硬體上面實現vgg,出現了一些意想不到的困難。就是以前的matalb**裡面是沒有出現區域性響應歸一化層(lrn),caffe裡面是實現了的,所以就跑去看caffe的原始碼。經過幾天的摸索,我發現caffe裡面最困難的就是對caffe這個結構的理解,一旦理解了,我們可以自己給caffe裡面加入需要的層(這是我一直想去幹的事,也就是自己新增權值簡化網路進去,在不破壞精度的情況下進一步加速神經網路的訓練速度,這個在我的前面的博文裡面提到了)。

這篇文章主要是用詳細的示意圖表述一下layer中各種layer之間的繼承關係:

layer可以看成是乙個基類,下面存在data_layer,activation/neuron layers,vision layer,common layers,loss layer,各個層是幹什麼用的在以後的部落格中我都會討論。

data layer繼承關係:

neuron layer繼承關係:

vision layer繼承關係:

common layer繼承關係:

loss layer繼承關係:

看過這些完整的繼承關係以後,我對caffe_layer.hpp有了乙個大概的了解,接下來的工作看caffe原始碼,把所有layer的實現看完。然後整理caffe的完整架構。

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