Python 装饰器，@property 以及 Pycaffe.py

# 备注：此篇博文有助于我们理解python、C++和boost调用之间的关系，详细可以查阅caffe的test.py代码，梳理python中调用方法

Python装饰器的知识请参考：12步轻松搞定python装饰器 

@property函数的知识请参考：Python进阶之“属性（property）”详解

看下面一段代码： 

定义一个类，然后创建一个实例对象mc，

class Myclass(object):
...    def gt_roidb(self):
...        print 'gt_roidb...'
...    @property
...    def ss_roidb(self):
...        print 'ss_roidb...'

mc = Myclass()

然后检查Myclass.dict 和 mc.dict

>>> Myclass.__dict__
dict_proxy({'__module__': '__main__', 'gt_roidb': <function gt_roidb at 0x7f43966be668>, 'ss_roidb': <property object at 0x7f43966b5578>, '__dict__': <attribute '__dict__' of 'Myclass' objects>, '__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'Myclass' objects>, '__doc__': None})

>>> mc.__dict__
{}

这些都不难理解，而且应该都知道。 

接下来看下这些：

>>> Myclass.gt_roidb
<unbound method Myclass.gt_roidb>
>>> Myclass.ss_roidb
<property object at 0x7fbb79490578>

>>> mc.gt_roidb
<bound method Myclass.gt_roidb of <__main__.Myclass object at 0x7fbb794a0250>>
>>> mc.ss_roidb
ss_roidb...

因为ss_roidb是一个属性，所以mc.ss_roidb会直接运行相应的函数def ss_roidb(self)。

接着测试一下调用，

>>> mc.gt_roidb()
gt_roidb...
>>> mc.ss_roidb()
ss_roidb...
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: 'NoneType' object is not callable

根据提示，之所以会报错，是因为mc.ss_roidb**没有返回**，它只是打印出了一些东西，当不是返回。所以是’NoneType’， 当然就not callable 了。

修改一下类：

class Myclass(object):
...     def gt_roidb(self):
...         gt_list = ['a','b','c']
...         print 'gt_roidb...'
...         return gt_list
...     @property
...     def ss_roidb(self):
...         ss_list = ['d','e','f']
...         print 'ssroidb...'
...         return ss_list
mc = Myclass()

测试一下，

>>> mc.gt_roidb()
gt_roidb...
['a', 'b', 'c']
>>> mc.ss_roidb
ssroidb...
['d', 'e', 'f']
>>> mc.ss_roidb()
ssroidb...
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: 'list' object is not callable

这里虽然也报错了，但是错误跟之前那个case是不一样的， mc.ss_roidb 返回 一个list，list不能callable， 但是list可以取其中的元素，如下：

>>> mc.ss_roidb[2]
ssroidb...
'f'

所以，当用一个实例对象来调用类的属性的时候，mc.ss_roidb，它等价运行了相应的那个方法，如果它有返回，则也许还能够综合其他一些操作，比如callable(), 或者getitem[] 等。可以参考一下imdb.py中的代码，比如：

@property
def roidb(self):
# A roidb is a list of dictionaries, each with the following keys:
#   boxes
#   gt_overlaps
#   gt_classes
#   flipped
if self._roidb is not None:
return self._roidb
self._roidb = self.roidb_handler()
return self._roidb

其中

self.roidb_handler

 返回的是一个函数对象，是可调用的，（也需要进行调用）所以才在后面加上()

下面贴一段pycaffe.py中的代码

@property
def _Net_blobs(self):
"""
An OrderedDict (bottom to top, i.e., input to output) of network
blobs indexed by name
"""
return OrderedDict(zip(self._blob_names, self._blobs))

@property
def _Net_blob_loss_weights(self):
"""
An OrderedDict (bottom to top, i.e., input to output) of network
blob loss weights indexed by name
"""
return OrderedDict(zip(self._blob_names, self._blob_loss_weights))

@property
def _Net_params(self):
"""
An OrderedDict (bottom to top, i.e., input to output) of network
parameters indexed by name; each is a list of multiple blobs (e.g.,
weights and biases)
"""
return OrderedDict([(name, lr.blobs)
for name, lr in zip(self._layer_names, self.layers)
if len(lr.blobs) > 0])

@property
def _Net_inputs(self):
return [list(self.blobs.keys())[i] for i in self._inputs]

@property
def _Net_outputs(self):
return [list(self.blobs.keys())[i] for i in self._outputs]

def _Net_forward(self, blobs=None, start=None, end=None, **kwargs):
"""
Forward pass: prepare inputs and run the net forward.

Parameters
----------
blobs : list of blobs to return in addition to output blobs.
kwargs : Keys are input blob names and values are blob ndarrays.
For formatting inputs for Caffe, see Net.preprocess().
If None, input is taken from data layers.
start : optional name of layer at which to begin the forward pass
end : optional name of layer at which to finish the forward pass
(inclusive)

Returns
-------
outs : {blob name: blob ndarray} dict.
"""
if blobs is None:
blobs = []

if start is not None:
start_ind = list(self._layer_names).index(start)
else:
start_ind = 0

if end is not None:
end_ind = list(self._layer_names).index(end)
outputs = set([end] + blobs)
else:
end_ind = len(self.layers) - 1
outputs = set(self.outputs + blobs)

if kwargs:
if set(kwargs.keys()) != set(self.inputs):
raise Exception('Input blob arguments do not match net inputs.')
# Set input according to defined shapes and make arrays single and
# C-contiguous as Caffe expects.
for in_, blob in kwargs.iteritems():
if blob.shape[0] != self.blobs[in_].num:
raise Exception('Input is not batch sized')
# 将实参中的blob传递给网络的blobs（通过blob的name即in_来索引相应的blob）
self.blobs[in_].data[...] = blob

self._forward(start_ind, end_ind)

# Unpack blobs to extract
return {out: self.blobs[out].data for out in outputs}

def _Net_backward(self, diffs=None, start=None, end=None, **kwargs):
"""
Backward pass: prepare diffs and run the net backward.

Parameters
----------
diffs : list of diffs to return in addition to bottom diffs.
kwargs : Keys are output blob names and values are diff ndarrays.
If None, top diffs are taken from forward loss.
start : optional name of layer at which to begin the backward pass
end : optional name of layer at which to finish the backward pass
(inclusive)

Returns
-------
outs: {blob name: diff ndarray} dict.
"""
if diffs is None:
diffs = []

if start is not None:
start_ind = list(self._layer_names).index(start)
else:
start_ind = len(self.layers) - 1

if end is not None:
end_ind = list(self._layer_names).index(end)
outputs = set([end] + diffs)
else:
end_ind = 0
outputs = set(self.inputs + diffs)

if kwargs:
if set(kwargs.keys()) != set(self.outputs):
raise Exception('Top diff arguments do not match net outputs.')
# Set top diffs according to defined shapes and make arrays single and
# C-contiguous as Caffe expects.
for top, diff in kwargs.iteritems():
if diff.shape[0] != self.blobs[top].num:
raise Exception('Diff is not batch sized')
#
self.blobs[top].diff[...] = diff

self._backward(start_ind, end_ind)

# Unpack diffs to extract
return {out: self.blobs[out].diff for out in outputs}

初次看的时候，也看不懂，没办法，只能靠自己研究。以下纯属个人理解，学识有限，求指正！ 

此处分割线

在Python进阶之“属性（property）”详解中有提到： 

Python中有一个被称为属性函数(property)的小概念，它可以做一些有用的事情, 比如：1. 将类方法转换为只读属性 2. 重新实现一个属性的setter和getter方法。所以： 

1. 很自然的一个问题就是：在pycaffe.py中，并没有声明一个类，而且其中的一些函数的声明都包含了self参数，self是跟具体某个类的实例对象绑定的，那么这个类的定义在哪里呢？？？ 

首先，Python中可以在类外定义方法（我觉得这应该没有问题，毕竟python是一门非常强大的语言）找到一篇文章Python class 入门，可以参考一下：下面是我自己定义的一个类：

#! /usr/bin/env python

@property
def upperName(self):
return self.name.upper()

class Person:
Year = 2016 # 类属性，而不是实例属性
def __init__(self, name):
self.name = name
self.age = 23
@property
def name(self):
return self.name

在解释器中创建实例对象：

p = Person("sam")

，然后查看一些属性, 如下:

>>> Person.__dict__
{'__module__': '__main__', '__doc__': None, 'name': <property object at 0x7f094fa965d0>, '__init__': <function __init__ at 0x7f094fa9f6e0>, 'Year': 2016}

可以看到此时的类对象Person并没有upperName这个属性

>>> p.__dict__
{'age': 23, 'name': 'sam'}

这是实例对象p的属性

然后，将upperName这个对象赋值给Person.upper，此行代码同时给类Person创建了一个新的属性upper。这就是python的强大之处：能够在“运行时”创建属性。 

注意在python中，一切皆为对象，类是对象，类的实例也是对象，函数是对象，变量是对象等等。。。

Person.upper = upperName

在运行这行代码之前，运行

p.upperName

 或者

Person.upperName

 都会报错：

>>>> p.upperName</span>

Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: Person instance has no attribute 'upperName'
>>> Person.upperName
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: class Person has no attribute 'upperName'

但，如果运行了 Person.upper = upperName 呢？我们先看Person的属性：

>>> Person.__dict__
{'upper': <property object at 0x7f094fa96578>, '__module__': '__main__', 'name': <property object at 0x7f094fa965d0>, 'Year': 2016, '__doc__': None, '__init__': <function __init__ at 0x7f094fa9f6e0>}

显然多了一个属性：

'upper': <property object at 0x7f094fa96578>

, 而实例对象p就没有变化：

>>> p.__dict__
{'age': 23, 'name': 'sam'}

接下来，调用：

>>> p.upper
'SAM'

OK，可见python的强大之处。 

注意这是利用实例对象调用的upper，如用类来调用，并不会运行def upperName(self), 只是输出一些信息：

>>> Person.upper
<property object at 0x7f094fa96578>

那么，在pycaffe.py中，情况如何呢？？？请看下面的代码：

# Attach methods to Net.
Net.blobs = _Net_blobs
Net.blob_loss_weights = _Net_blob_loss_weights
Net.params = _Net_params
Net.forward = _Net_forward
Net.backward = _Net_backward
Net.forward_all = _Net_forward_all
Net.forward_backward_all = _Net_forward_backward_all
Net.set_input_arrays = _Net_set_input_arrays
Net._batch = _Net_batch
Net.inputs = _Net_inputs
Net.outputs = _Net_outputs

Net是从_caffe中导入的一个类（个人理解）：from ._caffe import Net，那么上述代码就是将在pycaffe.py中定义的属性“绑定”到Net上，也就是

Person.upper = upperName

 这个操作。

最后，用pacaffe.py中的注释作为总结： Wrap the internal caffe C++ module (_caffe.so) with a clean, Pythonic 

interface.

以_Net_blobs说下这些属性

@property
def _Net_blobs(self):
"""
An OrderedDict (bottom to top, i.e., input to output) of network
blobs indexed by name
"""
return OrderedDict(zip(self._blob_names, self._blobs))

a) 

self._blob_names

 调用Caffe.Net的blob_names属性（底层调用Net::blob_names方法），返回blob_names ， 即整个网络中所有非参数blob的name 

b) 

self._blobs

 调用Caffe.Net的blobs属性（底层调用Net::blobs方法）返回blobs, 即整个网络中所有非参数blob 

c) 

return OrderedDict(zip(self._blob_names, self._blobs))

 以字典的方式返回

还有一个类：

class _Net_IdNameWrapper:
"""
A simple wrapper that allows the ids propery to be accessed as a dict
indexed by names. Used for top and bottom names
"""
def __init__(self, net, func):
self.net, self.func = net, func

def __getitem__(self, name):
# Map the layer name to id
ids = self.func(self.net, list(self.net._layer_names).index(name))
# Map the blob id to name
id_to_name = list(self.net.blobs)
return [id_to_name[i] for i in ids]

对应的有：

# property为内建属性函数
Net.top_names = property(lambda n: _Net_IdNameWrapper(n, Net._top_ids))
Net.bottom_names = property(lambda n: _Net_IdNameWrapper(n, Net._bottom_ids))

在底层，top blob， bottom blob 是按id来索引访问的，所以在底层就相应的有top_id_vecs_ 和 bottom_id_vecs_ 这两个变量。而class _Net_IdNameWrapper 的功能就是将这种按id访问，改为按blob的name来访问，在训练的时候带来方便性。 

下面以 Net.top_names = property(lambda n: _Net_IdNameWrapper(n, Net._top_ids)) 为例，解释一下。 

a) _Net_IdNameWrapper(n, Net._top_ids) 创建一个_Net_IdNameWrapper对象， 那么它是如何实现利用blob name来访问blob的呢？ 

b) 其实是通过def getitem(self, name)来定制的: 

ids = self.func(self.net, list(self.net._layer_names).index(name))

 这里self，表示Net_IdNameWrapper实例对象。self.net._layer_names调用Caffe.Net的_layer_names属性，返回网络中所有layer的名字，index(name)找到对应name的layer的id，而self.func即为Net._top_ids方法（定义在_caffe.cpp中），它调用底层的Net::top_ids方法，返回Net::top_id_vecs,
其类型为：

vector<vector<int> >

，所以综合一下可知，ids为名字为name的layer的所以top blob 的id。 这里需要注意的是list(dict) 返回的是dict的键的列表 

c) 

id_to_name = list(self.net.blobs)

 ：self.net.blobs调用caffe.Net的blobs属性返回网络中所有的非参数blob所组成的字典，这是因为caffe.Net的blobs属性已经经过wraped
.[参见def _Net_blobs(self)]。即id_to_name是一个blob name 的列表，里面存储了网络的所有非参数blob的名字。 

d) return [id_to_name[i] for i in ids] 将所有需要的blob name以列表的形式返回。

总之Net.top_names这个属性的功能就是返回给定名字为name的层的所有top blob。