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Overview
我们今天主要讲一下layers的源码
layers
我们发现每一种layer都分成.cpp和.cu两种。其实很好理解，.cpp的是cpu版本的，.cu是cuda版本的。
我们先来看看INSTANTIATE_CLASS(ConvolutionLayer);这个宏操作干了什么
简要介绍一下这个宏操作涉及的##(concatenate)和template specialization.
宏操作##
简单来说就是把signal的字符链接起来
举个例子
#define cat(a, b) a##b
辣么
printf("%d\n", cat(a,1));
就等价于
printf("%d\n", a1);
template instantiation
我们使用template的时候实际上是implicitly实例化了template的一个class，然而我们也有explicit version.
类似于
template class SampleClass;
注意区别于template specialization.(模板类/函数特化是定义在规定了特定typename的template的定义）
好吧其实这些都没什么卵用。我们其实更在乎Forward和Backward。
总所周知,CNN主要有一个end to end的过程，遵循bp网络的定义，有forward也有backward。我们来简单看看这个forward和backward的过程应该怎么写
CPU version
forward
计算forward的被分成了两个部分。实际上就是
o = w*i + b
第一部分的w*i对应的就是
this->forward_cpu_gemm(bottom_data + n * this->bottom_dim_,
weight, top_data + n * this->top_dim_);
第二部分(bias)对应的就是
if (this->bias_term_) {
const Dtype* bias = this->blobs_[1]->cpu_data();
this->forward_cpu_bias(top_data + n * this->top_dim_, bias);
}
出于好奇我们再进一步看看这两个函数是怎么做的
首先介绍一下什么是im2col
http://www.zhihu.com/question/28385679
相当于把运算分解成两部，首先第一步把矩阵变成一个一个的col，然后再相乘。特别的当矩阵是1x1的时候或者需要skip im2col的时候（后面一个什么鬼我还不太清楚，总之一般情况下先理解第一个）不需要im2col（废话）。
为什么要这么做呢？
相当于卷积被分解成了
o = col2im(w*im2col(i)) + b)
为什么要这么做呢？
好求导啊！
可以参考
http://zhangliliang.com/2015/02/11/about-caffe-code-convolutional-layer/
(啥时候才能赶上人家的水平。。。。
至于细节部分，我想讲讲我在阅读中有困难的地方，那就是维数的问题。在conv_layer.cpp部分中，其实只是用到了batch_size那一个维度以及之前和多少个前面的层连接。没有涉及到后面三维ChannelxWeightxHeight。
而在后面的部分，使用了im2col把WxH两个维度压成一个维度V, 于是就有了CxV的一个矩阵。convolution网络层的参数大小是C_bottom(上一层channel数)xC_top(输出channel数)，正好对应一个矩阵乘法。
接下来forward部分的代码属于很好理解但是文字不好表述的部分（各种offset以及矩阵乘法函数的各种参数等等）。所以就不赘述了。
backward
结构和forward类似。由于backward的原因应该考虑top的size。
有了上面所说的，其实这一步也是通过im2col把卷积变成全连接层的形式，类似于普通o=ai+b进行求导。
GPU version
外层的套路和CPU version几乎是一样的
Titan X 3000多个核心呢。。。。快得飞起来，一般Caffe的网络GPU都是CPU的30倍左右。