Caffemodel解析

转载自http://www.w2bc.com/Article/34963

因为工作需要最近一直在琢磨Caffe,纯粹新手,写博客供以后查阅方便,请大神们批评指正!

Caffe中,数据的读取、运算、存储都是采用Google Protocol Buffer来进行的,所以首先来较为详细的介绍下Protocol Buffer(PB)。

PB是一种轻便、高效的结构化数据存储格式,可以用于结构化数据串行化,很适合做数据存储或 RPC 数据交换格式。它可用于通讯协议、数据存储等领域的语言无关、平台无关、可扩展的序列化结构数据格式。是一种效率和兼容性都很优秀的二进制数据传输格式,目前提供了 C++、Java、Python 三种语言的 API。Caffe采用的是C++和Python的API。

接下来,我用一个简单的例子来说明一下。

使用PB和 C++ 编写一个十分简单的例子程序。该程序由两部分组成。第一部分被称为Writer,第二部分叫做Reader。Writer 负责将一些结构化的数据写入一个磁盘文件,Reader则负责从该磁盘文件中读取结构化数据并打印到屏幕上。准备用于演示的结构化数据是HelloWorld,它包含两个基本数据:

ID,为一个整数类型的数据;

Str,这是一个字符串。

首先我们需要编写一个proto文件,定义我们程序中需要处理的结构化数据,Caffe是定义在caffe.proto文件中。在PB的术语中,结构化数据被称为 Message。proto文件非常类似java或C语言的数据定义。代码清单 1 显示了例子应用中的proto文件内容。

清单 1. proto 文件
package lm; 

message helloworld 

 { 

    required int32     id = 1;   // ID    

    required string    str = 2;  // str 

    optional int32     opt = 3;  // optional field 

 }

一个比较好的习惯是认真对待proto文件的文件名。比如将命名规则定于如下: packageName.MessageName.proto

在上例中,package名字叫做 lm,定义了一个消息helloworld,该消息有三个成员,类型为int32的id,另一个为类型为string的成员str。optional是一个可选的成员,即消息中可以不包含该成员,required表明是必须包含该成员。一般在定义中会出现如下三个字段属性:

对于required的字段而言,初值是必须要提供的,否则字段的便是未初始化的。 在Debug模式的buffer库下编译的话,序列化话的时候可能会失败,而且在反序列化的时候对于该字段的解析会总是失败的。所以,对于修饰符为required的字段,请在序列化的时候务必给予初始化。

对于optional的字段而言,如果未进行初始化,那么一个默认值将赋予该字段,当然也可以指定默认值。

对于repeated的字段而言,该字段可以重复多个,谷歌提供的这个 addressbook例子便有个很好的该修饰符的应用场景,即每个人可能有多个电话号码。在高级语言里面,我们可以通过数组来实现,而在proto定义文件中可以使用repeated来修饰,从而达到相同目的。当然,出现0次也是包含在内的。

写好proto文件之后就可以用PB编译器(protoc)将该文件编译成目标语言了。本例中我们将使用C++。假设proto文件存放在 $SRC_DIR 下面,您也想把生成的文件放在同一个目录下,则可以使用如下命令:

protoc -I=$SRC_DIR --cpp_out=$DST_DIR $SRC_DIR/addressbook.proto

命令将生成两个文件:

lm.helloworld.pb.h, 定义了C++ 类的头文件;

lm.helloworld.pb.cc,C++类的实现文件。

在生成的头文件中,定义了一个 C++ 类 helloworld,后面的 Writer 和 Reader 将使用这个类来对消息进行操作。诸如对消息的成员进行赋值,将消息序列化等等都有相应的方法。

如前所述,Writer将把一个结构化数据写入磁盘,以便其他人来读取。假如我们不使用 PB,其实也有许多的选择。一个可能的方法是将数据转换为字符串,然后将字符串写入磁盘。转换为字符串的方法可以使用 sprintf(),这非常简单。数字 123 可以变成字符串”123”。这样做似乎没有什么不妥,但是仔细考虑一下就会发现,这样的做法对写Reader的那个人的要求比较高,Reader 的作者必须了解Writer 的细节。比如”123”可以是单个数字 123,但也可以是三个数字 1、2 和 3等等。这么说来,我们还必须让Writer定义一种分隔符一样的字符,以便Reader可以正确读取。但分隔符也许还会引起其他的什么问题。最后我们发现一个简单的Helloworld 也需要写许多处理消息格式的代码。

如果使用 PB,那么这些细节就可以不需要应用程序来考虑了。使用PB,Writer 的工作很简单,需要处理的结构化数据由 .proto 文件描述,经过上一节中的编译过程后,该数据化结构对应了一个 C++ 的类,并定义在 lm.helloworld.pb.h 中。对于本例,类名为lm::helloworld。

Writer 需要include该头文件,然后便可以使用这个类了。现在,在Writer代码中,将要存入磁盘的结构化数据由一个lm::helloworld类的对象表示,它提供了一系列的 get/set 函数用来修改和读取结构化数据中的数据成员,或者叫field。

当我们需要将该结构化数据保存到磁盘上时,类 lm::helloworld 已经提供相应的方法来把一个复杂的数据变成一个字节序列,我们可以将这个字节序列写入磁盘。

对于想要读取这个数据的程序来说,也只需要使用类 lm::helloworld 的相应反序列化方法来将这个字节序列重新转换会结构化数据。这同我们开始时那个“123”的想法类似,不过PB想的远远比我们那个粗糙的字符串转换要全面,因此,我们可以放心将这类事情交给PB吧。程序清单 2 演示了 Writer 的主要代码。

清单 2. Writer 的主要代码
 #include "lm.helloworld.pb.h"

…

 int main(void) 

 { 

  lm::helloworld msg1; 

  msg1.set_id(101);          //设置id

  msg1.set_str(“hello”);   //设置str

  // 向磁盘中写入数据流fstream 

  fstream output("./log", ios::out | ios::trunc | ios::binary);  

  if (!msg1.SerializeToOstream(&output)) { 
 
      cerr << "Failed to write msg." << endl; 
 
      return -1; 

  }         

  return 0; 

 }

Msg1 是一个helloworld类的对象,set_id()用来设置id的值。SerializeToOstream将对象序列化后写入一个fstream流。我们可以写出Reader代码,程序清单3列出了 reader 的主要代码。

清单 3. Reader的主要代码
#include "lm.helloworld.pb.h" 

…
 
 void ListMsg(const lm::helloworld & msg) { 

  cout << msg.id() << endl; 

  cout << msg.str() << endl; 

 } 

 int main(int argc, char* argv[]) { 

  lm::helloworld msg1; 

  { 

    fstream input("./log", ios::in | ios::binary); 

    if (!msg1.ParseFromIstream(&input)) { 

      cerr << "Failed to parse address book." << endl; 

      return -1; 

    } 
 
  } 
 
  ListMsg(msg1); 
 
  … 

 }

同样,Reader 声明类helloworld的对象msg1,然后利用ParseFromIstream从一个fstream流中读取信息并反序列化。此后,ListMsg中采用get方法读取消息的内部信息,并进行打印输出操作。

运行Writer和Reader的结果如下:

 >writer 
 >reader 
 101 
 Hello

Reader 读取文件 log 中的序列化信息并打印到屏幕上。这个例子本身并无意义,但只要稍加修改就可以将它变成更加有用的程序。比如将磁盘替换为网络 socket,那么就可以实现基于网络的数据交换任务。而存储和交换正是PB最有效的应用领域。

到这里为止,我们只给出了一个简单的没有任何用处的例子。在实际应用中,人们往往需要定义更加复杂的 Message。我们用“复杂”这个词,不仅仅是指从个数上说有更多的 fields 或者更多类型的 fields,而是指更加复杂的数据结构:嵌套 Message,Caffe.proto文件中定义了大量的嵌套Message。使得Message的表达能力增强很多。代码清单 4 给出一个嵌套 Message 的例子。

清单 4. 嵌套 Message 的例子
 message Person {
  required string name = 1;
  required int32 id = 2;        // Unique ID number for this person.
  optional string email = 3;
  enum PhoneType {
    MOBILE = 0;
    HOME = 1;
    WORK = 2;
  }
 
  message PhoneNumber {
    required string number = 1;
    optional PhoneType type = 2 [default = HOME];
  }
  repeated PhoneNumber phone = 4;
 }

在 Message Person 中,定义了嵌套消息 PhoneNumber,并用来定义 Person 消息中的 phone 域。这使得人们可以定义更加复杂的数据结构。

以上部分参考网址:http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-cn-gpb/

在Caffe中也是类似于上例中的Writer和Reader去读写PB数据的。接下来,具体说明下Caffe中是如何存储Caffemodel的。在Caffe主目录下的solver.cpp文件中的一段代码展示了Caffe是如何存储Caffemodel的,代码清单5如下:

清单 5. Caffemodel存储代码
template 

void Solver::Snapshot() {

  NetParameter net_param;    // NetParameter为网络参数类

  // 为了中间结果,也会写入梯度值
 
  net_->ToProto(&net_param, param_.snapshot_diff());

  string filename(param_.snapshot_prefix());

  string model_filename, snapshot_filename;

  const int kBufferSize = 20;

  char iter_str_buffer[kBufferSize];

  // 每训练完1次,iter_就加1 

snprintf(iter_str_buffer, kBufferSize, "_iter_%d", iter_ + 1);

  filename += iter_str_buffer;
 
  model_filename = filename + ".caffemodel"; //XX_iter_YY.caffemodel
 
  LOG(INFO) << "Snapshotting to " << model_filename;

  // 向磁盘写入网络参数
 
  WriteProtoToBinaryFile(net_param, model_filename.c_str());

  SolverState state;
 
  SnapshotSolverState(&state);
 
  state.set_iter(iter_ + 1);    //set

  state.set_learned_net(model_filename);
 
  state.set_current_step(current_step_);
 
  snapshot_filename = filename + ".solverstate";
 
  LOG(INFO) << "Snapshotting solver state to " << snapshot_filename;
 
  // 向磁盘写入网络state
 
  WriteProtoToBinaryFile(state, snapshot_filename.c_str());
 
}

在清单5代码中,我们可以看到,其实Caffemodel存储的数据也就是网络参数net_param的PB,Caffe可以保存每一次训练完成后的网络参数,我们可以通过XX.prototxt文件来进行参数设置。在这里的 WriteProtoToBinaryFile函数与之前HelloWorld例子中的Writer函数类似,在这就不在贴出。那么我们只要弄清楚NetParameter类的组成,也就明白了Caffemodel的具体数据构成。在caffe.proto这个文件中定义了NetParameter类,如代码清单6所示。

清单6. Caffemodel存储代码
 message NetParameter {
 
   optional string name = 1;   // 网络名称
 
   repeated string input = 3;  // 网络输入input blobs
 
   repeated BlobShape input_shape = 8; // The shape of the input blobs
  
   // 输入维度blobs,4维(num, channels, height and width)

  repeated int32 input_dim = 4;
 
   // 网络是否强制每层进行反馈操作开关

  // 如果设置为False,则会根据网络结构和学习率自动确定是否进行反馈操作
 
   optional bool force_backward = 5 [default = false];
  
 // 网络的state,部分网络层依赖,部分不依赖,需要看具体网络
 
   optional NetState state = 6;
 
   // 是否打印debug log
 
   optional bool debug_info = 7 [default = false];
 
   // 网络层参数,Field Number 为100,所以网络层参数在最后
 
   repeated LayerParameter layer = 100; 
 
   // 弃用: 用 'layer' 代替
 
   repeated V1LayerParameter layers = 2;
 
 }
 
 // Specifies the shape (dimensions) of a Blob.
 
 message BlobShape {
 
   repeated int64 dim = 1 [packed = true];
 
 }
 
 message BlobProto {
 
   optional BlobShape shape = 7;
 
   repeated float data = 5 [packed = true];
 
   repeated float diff = 6 [packed = true];
 
   optional int32 num = 1 [default = 0];
 
   optional int32 channels = 2 [default = 0];
 
   optional int32 height = 3 [default = 0];
 
   optional int32 width = 4 [default = 0];
 
 }
 
  
 
 // The BlobProtoVector is simply a way to pass multiple blobproto instances
 
 around.
 
 message BlobProtoVector {
 
   repeated BlobProto blobs = 1;
 
 }
 
 message NetState {
 
   optional Phase phase = 1 [default = TEST];
 
   optional int32 level = 2 [default = 0];
 
   repeated string stage = 3;
 
 }
 
 message LayerParameter {
 
   optional string name = 1;   // the layer name

   optional string type = 2;   // the layer type
 
   repeated string bottom = 3; // the name of each bottom blob
 
   repeated string top = 4;    // the name of each top blob
 
   // The train/test phase for computation.
 
   optional Phase phase = 10;
 
   // Loss weight值:float
 
   // 每一层为每一个top blob都分配了一个默认值,通常是0或1
 
   repeated float loss_weight = 5;
 
   // 指定的学习参数
 
   repeated ParamSpec param = 6;
 
   // The blobs containing the numeric parameters of the layer.
 
   repeated BlobProto blobs = 7;
 
   // included/excluded.
 
   repeated NetStateRule include = 8;
 
   repeated NetStateRule exclude = 9;
 
   // Parameters for data pre-processing.
 
   optional TransformationParameter transform_param = 100;
 
   // Parameters shared by loss layers.
 
   optional LossParameter loss_param = 101;
 
   // 各种类型层参数
 
   optional AccuracyParameter accuracy_param = 102;
 
   optional ArgMaxParameter argmax_param = 103;
 
   optional ConcatParameter concat_param = 104;
 
   optional ContrastiveLossParameter contrastive_loss_param = 105;
 
   optional ConvolutionParameter convolution_param = 106;
 
   optional DataParameter data_param = 107;
 
   optional DropoutParameter dropout_param = 108;
 
   optional DummyDataParameter dummy_data_param = 109;
 
   optional EltwiseParameter eltwise_param = 110;
 
   optional ExpParameter exp_param = 111;
 
   optional HDF5DataParameter hdf5_data_param = 112;
 
   optional HDF5OutputParameter hdf5_output_param = 113;
 
   optional HingeLossParameter hinge_loss_param = 114;

   optional ImageDataParameter image_data_param = 115;
 
   optional InfogainLossParameter infogain_loss_param = 116;
 
   optional InnerProductParameter inner_product_param = 117;
 
   optional LRNParameter lrn_param = 118;
 
   optional MemoryDataParameter memory_data_param = 119;
 
   optional MVNParameter mvn_param = 120;
 
   optional PoolingParameter pooling_param = 121;
 
   optional PowerParameter power_param = 122;
 
   optional PythonParameter python_param = 130;
 
   optional ReLUParameter relu_param = 123;
 
   optional SigmoidParameter sigmoid_param = 124;
 
   optional SoftmaxParameter softmax_param = 125;
 
   optional SliceParameter slice_param = 126;
 
   optional TanHParameter tanh_param = 127;
 
   optional ThresholdParameter threshold_param = 128;
 
   optional WindowDataParameter window_data_param = 129;
 
 }

那么接下来的一段代码来演示如何解析Caffemodel,我解析用的model为MNIST手写库训练后的model,Lenet_iter_10000.caffemodel。

清单7. Caffemodel解析代码
 #include 
 #include 
 #include 
 #include 
 #include "proto/caffe.pb.h"

 using namespace std;
 using namespace caffe;

 int main(int argc, char* argv[]) 
 { 
 
  caffe::NetParameter msg; 

  fstream input("lenet_iter_10000.caffemodel", ios::in | ios::binary); 
  if (!msg.ParseFromIstream(&input)) 
  { 
    cerr << "Failed to parse address book." << endl; 
    return -1; 
  } 
  printf("length = %d\n", length);
  printf("Repeated Size = %d\n", msg.layer_size());

  ::google::protobuf::RepeatedPtrField< LayerParameter >* layer = msg.mutable_layer();
  ::google::protobuf::RepeatedPtrField< LayerParameter >::iterator it = layer->begin();
  for (; it != layer->end(); ++it)
  {
    cout << it->name() << endl;
    cout << it->type() << endl;
    cout << it->convolution_param().weight_filler().max() << endl;
  } 

  return 0;
 }
参考网址: http://www.cnblogs.com/stephen-liu74/archive/2013/01/04/2842533.html


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