caffe源码解析caffeproto文档格式.docx

资源描述

caffe源码解析caffeproto文档格式.docx

《caffe源码解析caffeproto文档格式.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《caffe源码解析caffeproto文档格式.docx（19页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。

caffe源码解析caffeproto文档格式.docx

caffe.proto中的几个重要数据类型

caffe.pb.cc里面的东西都是从caffe.proto编译而来的，无非就是一些关于这些数据结构（类）的标准化操作，比如

voidCopyFrom（）;

voidMergeFrom（）;

voidClear（）;

boolIsInitialized（）const;

intByteSize（）const;

boolMergePartialFromCodedStream（）;

voidSerializeWithCachedSizes（）const;

SerializeWithCachedSizesToArray（）const;

intGetCachedSize（）

voidSharedCtor（）;

voidSharedDtor（）;

voidSetCachedSize（）const;

BlobProto

messageBlobProto{//blob的属性以及blob中的数据（data\diff）

optionalint32num=1[default=0];

optionalint32channels=2[default=0];

optionalint32height=3[default=0];

optionalint32width=4[default=0];

repeatedfloatdata=5[packed=true];

repeatedfloatdiff=6[packed=true];

}

Datum

messageDatum{

optionalint32channels=1;

optionalint32height=2;

optionalint32width=3;

optionalbytesdata=4;

//真实的图像数据，以字节存储（bytes）

optionalint32label=5;

repeatedfloatfloat_data=6;

//datum也能存float类型的数据（float）

LayerParameter

messageLayerParameter{

repeatedstringbottom=2;

//输入的blob的名字（string）

repeatedstringtop=3;

//输出的blob的名字（string）

optionalstringname=4;

//层的名字

enumLayerType{//层的枚举（enum，和c++中的enum一样）

NONE=0;

ACCURACY=1;

BNLL=2;

CONCAT=3;

CONVOLUTION=4;

DATA=5;

DROPOUT=6;

EUCLIDEAN_LOSS=7;

ELTWISE_PRODUCT=25;

FLATTEN=8;

HDF5_DATA=9;

HDF5_OUTPUT=10;

HINGE_LOSS=28;

IM2COL=11;

IMAGE_DATA=12;

INFOGAIN_LOSS=13;

INNER_PRODUCT=14;

LRN=15;

MEMORY_DATA=29;

MULTINOMIAL_LOGISTIC_LOSS=16;

POOLING=17;

POWER=26;

RELU=18;

SIGMOID=19;

SIGMOID_CROSS_ENTROPY_LOSS=27;

SOFTMAX=20;

SOFTMAX_LOSS=21;

SPLIT=22;

TANH=23;

WINDOW_DATA=24;

}

optionalLayerTypetype=5;

//层的类型

repeatedBlobProtoblobs=6;

//blobs的数值参数

repeatedfloatblobs_lr=7;

//学习速率（repeated），如果你想设置一个blob的学习速率，你需要设置所有blob的学习速率。

repeatedfloatweight_decay=8;

//权值衰减（repeated）

//相对于某一特定层的参数（optional）

optionalConcatParameterconcat_param=9;

optionalConvolutionParameterconvolution_param=10;

optionalDataParameterdata_param=11;

optionalDropoutParameterdropout_param=12;

optionalHDF5DataParameterhdf5_data_param=13;

optionalHDF5OutputParameterhdf5_output_param=14;

optionalImageDataParameterimage_data_param=15;

optionalInfogainLossParameterinfogain_loss_param=16;

optionalInnerProductParameterinner_product_param=17;

optionalLRNParameterlrn_param=18;

optionalMemoryDataParametermemory_data_param=22;

optionalPoolingParameterpooling_param=19;

optionalPowerParameterpower_param=21;

optionalWindowDataParameterwindow_data_param=20;

optionalV0LayerParameterlayer=1;

NetParameter

messageNetParameter{

optionalstringname=1;

//网络的名字

repeatedLayerParameterlayers=2;

//repeated类似于数组

repeatedstringinput=3;

//输入层blob的名字

repeatedint32input_dim=4;

//输入层blob的维度，应该等于（4*#input）

optionalboolforce_backward=5[default=false];

//网络是否进行反向传播。

如果设置为否，则由网络的结构和学习速率来决定是否进行反向传播。

SolverParameter

messageSolverParameter{

optionalstringtrain_net=1;

//训练网络的protofile

optionalstringtest_net=2;

//测试网络的protofile

optionalint32test_iter=3[default=0];

//每次测试时的迭代次数

optionalint32test_interval=4[default=0];

//两次测试的间隔迭代次数

optionalbooltest_compute_loss=19[default=false];

optionalfloatbase_lr=5;

//基本学习率

optionalint32display=6;

//两次显示的间隔迭代次数

optionalint32max_iter=7;

//最大迭代次数

optionalstringlr_policy=8;

//学习速率衰减方式

optionalfloatgamma=9;

//关于梯度下降的一个参数

optionalfloatpower=10;

//计算学习率的一个参数

optionalfloatmomentum=11;

//动量

optionalfloatweight_decay=12;

//权值衰减

optionalint32stepsize=13;

//学习速率的衰减步长

optionalint32snapshot=14[default=0];

//snapshot的间隔

optionalstringsnapshot_prefix=15;

//snapshot的前缀

optionalboolsnapshot_diff=16[default=false];

//是否对于diff进行snapshot

enumSolverMode{

CPU=0;

GPU=1;

optionalSolverModesolver_mode=17[default=GPU];

//solver的模式，默认为GPU

optionalint32device_id=18[default=0];

//GPU的ID

optionalint64random_seed=20[default=-1];

//随机数种子

caffe.proto源码

packagecaffe;

messageBlobProto{

//TheBlobProtoVectorissimplyawaytopassmultipleblobprotoinstances

//around.

messageBlobProtoVector{

repeatedBlobProtoblobs=1;

messageDatum{

//theactualimagedata,inbytes

//Optionally,thedatumcouldalsoholdfloatdata.

messageFillerParameter{

//Thefillertype.

optionalstringtype=1[default='

constant'

];

optionalfloatvalue=2[default=0];

//thevalueinconstantfiller

optionalfloatmin=3[default=0];

//theminvalueinuniformfiller

optionalfloatmax=4[default=1];

//themaxvalueinuniformfiller

optionalfloatmean=5[default=0];

//themeanvalueinGaussianfiller

optionalfloatstd=6[default=1];

//thestdvalueinGaussianfiller

//Theexpectednumberofnon-zeroinputweightsforagivenoutputin

//Gaussianfiller--thedefault-1meansdon'

tperformsparsification.

optionalint32sparse=7[default=-1];

//considergivingthenetworkaname

//abunchoflayers.

//Theinputblobstothenetwork.

//Thedimoftheinputblobs.Foreachinputblobthereshouldbefour

//valuesspecifyingthenum,channels,heightandwidthoftheinputblob.

//Thus,thereshouldbeatotalof（4*#input）numbers.

//Whetherthenetworkwillforceeverylayertocarryoutbackwardoperation.

//IfsetFalse,thenwhethertocarryoutbackwardisdetermined

//automaticallyaccordingtothenetstructureandlearningrates.

//Theprotofileforthetrainingnet.

//Theprotofileforthetestingnet.

//Thenumberofiterationsforeachtestingphase.

//Thenumberofiterationsbetweentwotestingphases.

//Thebaselearningrate

//thenumberofiterationsbetweendisplayinginfo.Ifdisplay=0,noinfo

//willbedisplayed.

//themaximumnumberofiterations

//Thelearningratedecaypolicy.

//Theparametertocomputethelearningrate.

//Themomentumvalue.

//Theweightdecay.

//thestepsizeforlearningratepolicy"

step"

//Thesnapshotinterval

//Theprefixforthesnapshot.

//whethertosnapshotdiffintheresultsornot.Snapshottingdiffwillhelp

//debuggingbutthefinalprotocolbuffersizewillbemuchlarger.

//themodesolverwilluse:

0forCPUand1forGPU.UseGPUindefault.

//thedevice_idwillthatbeusedinGPUmode.Usedevice_id=0indefault.

//Ifnon-negative,theseedwithwhichtheSolverwillinitializetheCaffe

//randomnumbergenerator--usefulforreproducibleresults.Otherwise,

//（andbydefault）initializeusingaseedderivedfromthesystemclock.

//Amessagethatstoresthesolversnapshots

messageSolverState{

optionalint32iter=1;

//Thecurrentiteration

optionalstringlearned_net=2;

//Thefilethatstoresthelearnednet.

repeatedBlobProtohistory=3;

//Thehistoryforsgdsolvers

//UpdatethenextavailableIDwhenyouaddanewLayerParameterfield.

//LayerParameternextavailableID:

23（lastadded:

memory_data_param）

//thenameofthebottomblobs

//thenameofthetopblobs

//thelayername

//AddnewLayerTypestotheenumbelowinlexicographicalorder（otherthan

//startingwithNONE）,startingwiththenextavailableIDinthecomment

//lineabovetheenum.UpdatethenextavailableIDwhenyouaddanew

//LayerType.

//LayerTypenextavailableID:

30（lastadded:

MEMORY_DATA）

展开阅读全文