caffe,是一个深度学习框架。

Blob

存储数据。

批量图像数据(n, k, h, w):图像数量,图像通道,图像高度,图像宽度。

data:值

diff:梯度

Layer

data_layers(数据层)

vision_layers(视觉层):卷积层、池化层

loss_layers(损失层)

neuron_layers(激活层)

common_layers

setup, forward, backward

bottom blob, top blob

Net

一系列Layer组成的DAG(有向无环图)。

模型文件

模型由prototxt文本文件定义,训练好之后以pb格式存储在caffemodel二进制文件中。

常用API

CopyTrainedLayersFrom

Reshape

参考链接:

http://caffe.berkeleyvision.org/

https://caffe.berkeleyvision.org/doxygen/classcaffe_1_1Net.html

http://caffe.berkeleyvision.org/tutorial/layers/convolution.html

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