Understanding Caffe Bibliothek

Question

Ich versuche, die zu verstehen. Dafür laufe ich Schritt für Schritt für feature_extraction.cpp und classification.cpp.

In diesen cpp-Dateien habe ich layers, prototxt file, caffemodel, net.cpp, caffe.pb.cc, caffe.pb.h Dateien gefunden.

Ich weiß, Caffe wird mit verschiedenen Schichten gebildet. Daher werden diese Layer-Dateien innerhalb des Layer-Ordners verwendet.

prototxt-datei ist für die struktur eines bestimmten netzwerkes wie googernet, alexnet etc. gedacht. Verschiedenes netz hat eine andere struktur.

Caffemodel ist das trainierte Modell mit Caffe-Bibliothek für eine bestimmte Art von Netzstruktur.

Was machen diese net.cpp, caffe.pb.cc? Ich meine, wie man ihre Rollen bei der Bildung dieses Caffe Deep Learning Network versteht.

Answer 1

Sie verstehen richtig, dass Caffe tiefes Lernen implementiert, indem "Schichten" übereinander gestapelt werden, um ein "Netz" zu bilden.

'net.cpp'
Jede Schicht arbeitet als ein "Funktionsblock" und sein Verhalten/Implementierung ist in src/caffe/layers/<layer>.cpp, src/caffe/layers/<layer>.cu und include/caffe/layers/<layer>.hpp definiert.
Der Code, der tatsächlich alle Schichten in ein Netz "stapelt", kann (meistens) in net.cpp gefunden werden.

'caffe.pb.h', 'caffe.pb.cc'
Um die spezifische Struktur einer bestimmten Tiefe net Architektur (z.B. AlexNet, GoogLeNet, RESNET etc.) verwendet caffe protocol-buffers Bibliothek zu definieren. Das spezifische Format des Caffe-Protokollpuffers ist in src/caffe/proto/caffe.proto definiert. Die caffe.proto ist "kompiliert" mit google protobuffer Compiler zu produzieren 'caffe.pb.h' und 'caffe.pb.cc' C++ - Code zum Parsen und Verarbeiten Caffe prototxt und caffemodel Dateien.