深度学习21天实战caffe学习笔记《7 ：Caffe数据结构》

Caffe数据结构

一、基本概念

二、Blob：Caffe的基本存储单元

blob：

• 四维数组，维度从低到高（width_，height_,channels_,num_）；
• 用于存储和交换数据；存储数据或者权值（data）和权值增量（diff）；
• 提供统一的存储器接口，持有一批图像或其他数据、权值、权值更新值；
• 进行网络计算时，每层的输入、输出都需要通过Blob对象缓冲。

（1）基本用法

可自动同步CPU/GPU上的数据；

#include 
#include 
//将Blob内部值保存到磁盘，或者从磁盘载入内存，可以分别通过ToProto()、FromProto（）实现
#include  //存需要包含这个文件
#include   #包含头文件                                                                                              
using namespace caffe; #命名空间
using namespace std;

int main(void)
{
  Blob  a;  #创建Blob对象a
  cout<<"Size :"< b;   #新建一个Blob对象b
b.FromProto(bp2,true);  #从序列化对象bp2总克隆b（连通形状）

 for(int u = 0; u < a.num(); u ++)
 {
  for(int v = 0; v < a.channels(); v ++) 
   {
     for(int w = 0; w < a.height(); w ++)
     {
	for(int x = 0; x < a.width(); x ++)
        {
	  cout<<"a["<Blobproto对象实现了磁盘、内存之间的数据通信，这对于保存、载入训练好的模型非常实用。 
   

（2）数据结构描述

不用BlobShape和BlobProto二实用ProtoBuffer的原因：

1>、结构体的序列化/反序列化操作需要额外的编程思想，难以做到接口标准化；

2>、结构体中包含变长数据时，需要更加细致的工作保证数据完整性。ProtoBuffer将变成最容易出现问题的地方加以隐藏，让机器自动处理，提高了出的健壮性。

该结构描述了Blob的形状信息	message BlobShape {
只包括若干int64类型值，分别表示Blob 每个维度的大小，packed表示这些值在内存 中紧密排布，没有空洞	repeated int64 dim = 1 [packed = true];
	}
该结构描述Blob在磁盘中序列化后的形态	message BlobProto {
可选，包括一个BlobShape对象	optional BlobShape shape = 7;
包括若干护垫元素， 用于存储增量信息，元素数目由shape或 （num，channels，height，width）确定 ，这些元素在内存总紧密排布	repeated float data = 5 [packed = true];
包括若干护垫元素， 用于存储增量信息，维度与data粗细一致	repeated float diff = 6 [packed = true];
与data并列，知识类型为double	repeated double double_data = 8 [packed = true];
与diff并列，只是内心为double	repeated double double_diff = 9 [packed = true];
可选的维度信息，新版本caffe 推荐使用shape，而不再后面的值	// 4D dimensions -- deprecated. Use "shape" instead.
	optional int32 num = 1 [default = 0];
	optional int32 channels = 2 [default = 0];
	optional int32 height = 3 [default = 0];
	optional int32 width = 4 [default = 0];
	}

（3）Blob炼成法

 Blob是一个模板类，声明在include/caffe/blob.hpp中，封装类SyncedMemory类，作为基本计算单元服务Layer、Net、Solver等。

注意：caffe类中成员变量名都带有后缀“_”,这样再返俗世相中容易区分临时变量和类变量。

三、Layer：Caffe的基本计算单元

Layer至少有一个输入Blob（Bottom Blob）和一个输出Blob（Top Blob），部分Layer带有权值和偏置项；

两个运算方法：

前向传播：对输入Blob进行某种处理（有权值和骗至西安的Layer会利用这些对输入进行处理），得到输出Blob

反向传播：对输出Blob的diff进行某种处理，得到输入Blob的diff（有权值和偏置项的Layer可能也会计算Blob、偏置项Blob的 diff）

（1）数据结构描述

（2）Layer炼成法

• Layer头文件位于include/caffe/layer.hpp中；
• Layer源文件位于src/caffe/layer.cpp中（大部分函数并没有实现 ，只有虚函数）；
• Layer的相关函数的实现在派生类，具体代码在src/caffe/layers/*.cpp ;Layer类是一个虚基类，不能直接创建对象。

四、Net：Caffe中网站的CNN模型，包含若干Layer实例

（1）基本用法

• 描述文件   *.prototxt    (models/bvlc_reference_caffenet/deploy.prototxt );
• Net中既包括Layer对象，又包括Blob对象。Blob对象用于存放每个Layer输入/输出中间结果，Layer根据Net描述对指定的输入Blob进行某些处理（卷积、下采样、全连接、非线性变换、计算代价函数等），输出结果放到指定的输出Blob中。输入Blob与输出Blob可能为同一个。
• 所有的Layer和Blob对象都用名字区分，同名的Blob表示同一个Blob对象。同名的Layer表示同一个Layer对象，Blob和Layer同名不代表他们有任何直接关系。

（2）数据结构描述

（3）Net绘成法

下面有两类Blob：

1>、以param开头的权值Blob：随着Blob会随着学习过程而更新，归属于“模型”；

2>、以blob开头的Layer输入/输出Blob：只会随网络输入变化，归属于“数据”；

深度学习的目的就是不断从“数据”中获取知识，存储到“模型”中，应用于后来的“数据”。

五、机制和策略：能干什么？怎么干？

• Blob提供数据容器的机制；
• Layer通过不同的策略使用该数据容器，实现多元化的计算处理过程，同时又提供了深度学习各种基本算法（卷积、下采样、损失函数计算等）的机制；
• Net则利用Layer这些机制，组合为更完整的深度学习模型，提供了更加丰富的学习策略。