Caffe源码解读(一):代码组织结构
2017-04-15 17:48
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Caffe源码解读(一):代码组织结构
目录:Caffe的目录结构
src目录下的关键代码
Caffe的核心代码
Caffe的三级结构:Blob、Layer、Net
Caffe的目录结构
data/ 用于存放下载的训练数据,存放了cifar10、ilsvrc12、mnist数据集docs/ 帮助文档
examples/ 代码样例
matlab/ MATLAB接口文件
python/ PYTHON接口文件
models/ 一些配置好的模型参数
scripts/ 一些文档和数据会用到的脚本
tools/ 保存的源码是用于生成二进制处理程序的,caffe在训练时实际是直接调用这些二进制文件。
include/ Caffe的实现代码的头文件
src/ 实现Caffe的源文件
src目录下的关键代码
src目录下有两个目录:gtest和caffegtest
google test一个用于测试的库你make runtest时看见的很多绿色RUN OK就是它,这个与caffe的学习无关,不过是个有用的库caffe 关键代码
caffe/ 关键代码test/ 用gtest测试caffe的代码
util/ 数据转换时用的一些代码。caffe速度快,很大程度得益于内存设计上的优化(blob数据结构采用
proto)和对卷积的优化(部分与im2col相关)
proto/ 即所谓的“Protobuf”,全称“Google Protocol Buffer”,是一种数据存储格式,帮助caffe提速
layers/ 深度神经网络中的基本结构就是一层层互不相同的网络了,这个文件夹下的源文件以及目前位置“src/caffe”中包含所有.cpp文件就是caffe的核心目录下的核心代码了。
Caffe核心源码
blob[.h .cpp]基本的数据结构Blob类common[.h .cpp]定义Caffe类
internal_thread[.h .cpp]使用boost::thread线程库
net[.h .cpp]网络结构类Net
solver[.h .cpp]优化方法类Solver
data_transformer[.h .cpp]输入数据的基本操作类DataTransformer
syncedmem[.h .cpp]分配内存和释放内存类CaffeMallocHost,用于同步GPU和CPU数据
layer[.h .cpp]层类Layer
layer 此目录下的代码全部继承了类Layer,从layer_factory中注册继承
Caffe三级结构
Blob: 用于数据的保存、交换和操作,caffe基础存储结构Layer:用于模型和计算的基础
Net:整合链接Layers
Net比作一座大楼,Layer相当于楼层,Blob相当于砖块。
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