Caffe源码---------主要框架介绍

初学者的我感觉看代码就是一个煎熬啊！但是某人说过一句话：“Don’t be afraid to read the code!”现在我写一下简单的介绍，准备给入门的你有一个清晰的发现！！！

主要部件：

●Blob: 存储数据和其他) ● Layer: 将bottom blobs 转移到top blobs ● Net: 许多层，通过FP/BP计算梯度 ● Solver:用梯度更新权值

Prototxt：定义网络

以AlexNet为例子吧：

可以知道一些简单的为：

获取数据：DataLayer

获取数据：ImageDataLayer

● 直接从图像文件得到图像和标签

● 与DateLayer相比，可能会慢一点

获取数据：WindowDataLayer

Read windows from image files and class labels

获取数据：HDF5Layer

获取数据：from memory

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Finetuning

1. Convert data

2. Define net (as prototxt)

3. Define solver (as prototxt)

4. Train (with pretrained weights)

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Demo!

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END!