caffe这个c++工程的目录结构
目录结构
caffe文件夹下主要文件:
data
用于存放下载的训练数据docs
帮助文档example
一些代码样例matlab
MATLAB接口文件python
Python接口文件model
一些配置好的模型参数scripts
一些文档和数据用到的脚本
下面是核心代码文件夹:
tools
保存的源码是用于生成二进制处理程序的,caffe在训练时实际是直接调用这些二进制文件。include
Caffe的实现代码的头文件src
实现Caffe的源文件
后面的学习主要围绕后面两个文件目录(include
和src
)下的代码展开
源码结构
src
gtest
google test一个用于测试的库你make runtest时看见的很多绿色RUN OK就是它,这个与caffe的学习无关,不过是个有用的库caffe
关键的代码都在这里了test
用gtest测试caffe的代码util
数据转换时用的一些代码。caffe速度快,很大程度得益于内存设计上的优化(blob数据结构采用proto)和对卷积的优化(部分与im2col相关)[1]。proto
即所谓的“Protobuf”[2],全称“Google Protocol Buffer”,是一种数据存储格式,帮助caffe提速。layers
深度神经网络中的基本结构就是一层层互不相同的网络了,这个文件夹下的源文件以及目前位置“src/caffe”中包含的我还没有提到的所有.cpp文件就是caffe的核心目录下的核心代码了。
源码主要关系
如上所言我们现在可以知道,caffe核心中的核心是下面的文档和文件:(这部分目前不清楚的地方先参照别人的观点)
- blob[.cpp .h] 基本的数据结构Blob类[3]。
- common[.cpp .h] 定义Caffe类
- internal_thread[.cpp .h] 使用boost::thread线程库
- net[.cpp .h] 网络结构类Net
- solver[.cpp .h] 优化方法类Solver
- data_transformer[.cpp .h] 输入数据的基本操作类DataTransformer
- syncedmem[.cpp .h] 分配内存和释放内存类CaffeMallocHost,用于同步GPU,CPU数据
- layer_factory.cpp layer.h 层类Layer
layers
此文件夹下面的代码全部至少继承了类Layer
include文件夹里面存放的都是hpp文件。hpp,其实质就是将.cpp的实现代码混入.h头文件当中,定义与实现都包含在同一文件,则该类的调用者只需要include该cpp文件即可,无需再 将cpp加入到project中进行编译。而实现代码将直接编译到调用者的obj文件中,不再生成单独的obj,采用hpp将大幅度减少调用 project中的cpp文件数与编译次数,也不用再发布烦人的lib与dll,因此非常适合用来编写公用的开源库。src中的每个.cpp文件对应include文件中的头文件。
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