caffe: layer & layers之区别

被这个区别坑惨了

之前在caffe里下载的caffe model的prototxt网络构造，里面的构架是用layer写的。后来想试一下VGGnet等高端构架，网上下载到的居然是layers模式的，坑了我好久，才找到错误根源，原来是layers的参数跟layer有所差异。

其实他们之间是可以相互转换的，虽然我不知道怎么转换的。caffe利用google开发的proto工具对自己的prototxt文件进行解析，解析过后生成cpp或者py的代码。所以虽然layers和layer的构造不同，其实就是参数的大小写 名字之类的有所差异，但是最后有用的代码是一样的。尽管如此，我们在同一个prototxt文件中只能使用一种格式，不能layer和layers混用。但是呢，deploy.prototxt和train_val.prototxt之间是可以不同的。在layer版本deploy中输入数据的格式为：“Input”，这个是有讲究的，跟训练的数据type不同，因为训练时用的“Data”,他们的主要差异在于，Data是有label的，而Input就是输入数据而已，很单纯，也就是他们的blobs维数不同，因此在deploy.prototxt中要用Input。我找了半天没有找到在layers层中Input应该替换为什么类型的type，因此我的deploy还是使用的layer结构，不过能够正常运行。

EMMA

SIAT

2017.03.01