caffe的总体流程是怎样的?

从leveldb的一张图片,到一个blob,到一个层,到一次迭代,到整个训练完。这个总体的思路谁能够详细的讲一下。代码中太多blob,不知道他们的关系,这些blob就不知道干嘛用的。?谢谢
已邀请:
我很想详细讲一下的,然而自己才疏学浅,学艺不精,只能大概讲讲,就当抛砖引玉了(⊙v⊙)
 
很多人建议caffe从四个层次来理解:Blob、Layer、Net、Solver,和题主的问题还挺match的
 
1.Blob
Blob是caffe基本的数据结构,用四维矩阵 Batch×Channel×Height×Weight表示,存储了网络的神经元激活值和网络参数,以及相应的梯度(激活值的残差和dW、db)。其中包含有cpu_data、gpu_data、cpu_diff、gpu_diff、mutable_cpu_data、mutable_gpu_data、mutable_cpu_diff、mutable_gpu_diff这一堆很像的东西,分别表示存储在CPU和GPU上的数据(印象中二者的值好像是会自动同步成一致的),其中带data的里面存储的是激活值和W、b,diff中存储的是残差和dW、db,另外带mutable和不带mutable的一对指针所指的位置是相同的,只是不带mutable的只读,而带mutable的可写。
 
2.Layer
Layer代表了神经网络中各种各样的层,组合成一个网络。一般一个图像或样本会从数据层中读进来,然后一层一层的往后传。除了数据层比较特殊之外,其余大部分层都包含4个函数:LayerSetUp、Reshape、Forward、Backward。其中LayerSetup用于初始化层,开辟空间,填充初始值什么的。Reshape是对输入值进行维度变换,比如pooling接全连接层的时候要先拉成一个向量再计算。Forward是前向传播,Backward是后向传播。当然对于我这种喜欢偷懒的童鞋一般学习的时候最喜欢看各种层的Backward函数了,最好是对着公式边推导边看,可以有更直观的理解。
那么数据是如何在层之间传递的呢?每一层都会有一个(或多个)Bottom和top,分别存储输入和输出,比如bottom[0]->cpu_data()存输入的神经元激活值,换成top存输出的,换成cpu_diff()存的是激活值的残差,换成gpu是存在GPU上的数据,再带上mutable就可写了,这些是神经元激活值相关的,如果这个层前后有多个输入输出层,就会有bottom[1],比如accuracy_layer就有两个输入,fc8和label。而每层的参数会存在this->blobs_里,一般this->blobs_[0]存W,this->blobs_[1]存b,this->blobs_[0]->cpu_data()存的是W的值,this->blobs_[0]->cpu_diff()存的梯度dW,b和db也类似,然后换成gpu是存在GPU上的数据,再带上mutable就可写了。。(各种变量好多好晕,但愿我说清楚了。。)
哦对了,凡是能在GPU上运算的层都会有名字相同的cpp和cu两个文件,cu文件中运算时基本都调用了cuda核函数,可以在math_function.cu中查看。
 
3.Net
Net就是把各种层按train_val.prototxt的定义堆叠在一起,首先进行每个层的初始化,然后不断进行Update,每更新一次就进行一次整体的前向传播和反向传播,然后把每层计算得到的梯度计算进去,完成一次更新,这里注意每层在Backward中只是计算dW和db,而W和b的更新是在Net的Update里最后一起更新的。而且在caffe里训练模型的时候一般会有两个Net,一个train一个test。刚开始训练网络时前面的一大堆输出,网络的结构什么的也都是这里输出的。
 
4.Solver
Solver是按solver.prototxt的参数定义对Net进行训练,首先会初始化一个TrainNet和一个TestNet,然后其中的Step函数会对网络不断进行迭代,主要就是两个步骤反复迭代:①不断利用ComputeUpdateValue计算迭代相关参数,比如计算learning rate,把weight decay加上什么的,②调用Net的Update函数对整个网络进行更新。迭代中的一大堆输出也是在这里输出的,比如当前的loss和learning rate什么的。
 
综上,为了把整个过程串起来,可以从tools/caffe这个我们最常用的函数入手,训练一个网络然后跟着数据的流动方向看看一个网络是怎么更新的,然后找自己比较感兴趣的地方细看。我本人主要看各种Layer的实现比较多,对其余的部分理解也有限,希望可以一起讨论~
 
(针对最近大大们头疼的侵权问题,在这里弱弱的加一句:本内容为本人原创,仅授权给CaffeCN使用,如需转载须注明转载来源。(⊙v⊙))
21天实战caffe里面的一段很形象的描述:

Caffe的万丈高楼(Net)是按照我们的设计图纸(prototxt),用Blob这些砖块筑成一层层(Layer)楼房,最后通过SGD方法(Solver)进行先简装修(Train)、后精装修(Finetune)实现的。最后通过(Test)验收。


有助于理解。

Na0kiz

赞同来自: 辛淼 anxingle lsilver

上个星期粗浅的调试了caffe的程序,我从程序的角度理解,主要是根据train函数的内部流程。
首先是初始化的过程:train函数先生成solver类的对象,solver对象中有net类的内部变量,所以solver对象生成的同时生成了net类对象,solver对象是根据train函数中传入的prototxt文件来初始化的。
同理net类对象里有一个layer类的vector容器,里面实际将会装进各个不同的层,net类对象会通过传入solver类对象的初始化量来找到xxx.prototxt这样的层描述文件中的内容,来初始化这个layer类的vector容器。
然后训练的过程:train函数执行solver的solve函数,solve函数会根据设定的参数循环调用net类的forwardbackward函数,net类的forforward和backward函数主要负责控制前向和反相的顺序,按照顺序调用不同的layer前向和反向的函数,而layer类中的forward和backward函数负责不同层实现的细节。

爱在路上 - 想成为菜鸟中的战斗机

赞同来自: NJUSTghw aktiger

关键是构建网络和调参难,这方面的资料基本都没有,全靠自己领悟呀。。。。

那年的鼬

赞同来自:

写的很好,新手可以了解一个轮廓

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