【撸码caffe 五】数据层搭建

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【撸码caffe 五】数据层搭建

caffe.cpp中的train函数内声明了一个类型为Solver类的智能指针solver: // Train / Finetune a model. int train() { -- shared_ptr<caffe::Solver<float> > solver(caffe::SolverRegistry<float>::CreateSolver(solver_param)); -- } 之后调用Solver类的构造函数,在构造函数内执行了 Init(param)函…

caffe(2) 数据层及参数

要运行caffe,需要先创建一个模型(model),如比较常用的Lenet,Alex等, 而一个模型由多个屋(layer)构成,每一屋又由许多参数组成.所有的参数都定义在caffe.proto这个文件中.要熟练使用caffe,最重要的就是学会配置文件(prototxt)的编写. 层有很多种类型,比如Data,Convolution,Pooling等,层之间的数据流动是以Blobs的方式进行. 数据层是每个模型的最底层,是模型的入口,不仅提供数据的输入,也提供数据从Blobs转换成别的格式进行保存…

php yaf框架扩展实践五——数据层

从狭义角度上来理解数据层就是数据库,比较广义的理解来看数据库.远程数据.文件等都可以看做数据层.项目初期的时候一般单一的数据库就可以了,随着流量的增大就要对数据层做很多的改进,例如增加从库分散读压力,使用kv缓存增加系统性能,又或者使用分布式服务这样就会涉及到到远程数据调用.这么多东西该怎么整呢?项目好像越来越乱了. 当涉及的东西多了,如果没有良好的项目结构就会导致项目层次越来越乱,很容易出问题.下面就分享一下在yaf中数据层设计经验.分为如下: 数据抽象层DAO 数据库Mysql KV缓存Re…

【撸码caffe四】 solver.cpp&&sgd_solver.cpp

caffe中solver的作用就是交替低啊用前向(forward)算法和后向(backward)算法来更新参数,从而最小化loss,实际上就是一种迭代的优化算法. solver.cpp中的Solver提供了执行模型训练的入口,在caffe.cpp中train函数的最后通过 solver->Solve()调用: template <typename Dtype> void Solver<Dtype>::Solve(const char* resume_file) { //检查是…

【撸码caffe 二】 blob.hpp

Blob类是caffe中对处理和传递的实际数据的封装,是caffe中基本的数据存储单元,包括前向传播中的图像数据,反向传播中的梯度数据以及网络层间的中间数据变量(包括权值,偏置等),训练模型的参数等等,可以说在caffe中,无数据不blob. blob可以认为是按C风格连续存储的N维数组,在硬件上可以认为是在内存中的一块连续的内存块. 补充一点智能指针的知识: C++中的动态内存管理是通过new和delete运算符完成的,没有及时delete释放内存或者提前释放内存都可能造成内存异常,导致内存泄…

【撸码caffe 三】 caffe.cpp

caffe.cpp文件完成对网络模型以及模型配置参数的读入和提取,提供了网络模型训练的入口函数train和对模型的测试入口函数test.文件中使用了很多gflags和glog指令,gflags是google的一个开源的处理命令行参数的库,glog是一个有效的日志记录工具. 补充一点CUDA中查询GPU设备属性的知识: CUDA C中的cudaGetDeviceProperties函数可以很方便的获取到设备的信息,caffe.cpp中就使用到了这个函数查询设备信息,函数原型是: cudaError…

【撸码caffe 一】syncedmen.hpp

SyncedMemory类主要负责在主机(CPU)和设备(GPU)之间管理内存分配和数据同步工作,封装了CPU和GPU之间的数据交互操作. 补充一点GPU的相关知识: 对CUDA架构而言,主机端的内存被分为两种,一种是可分页内存(pageable memroy)和页锁定内存(page-lock或 pinned).可分页内存是由操作系统API malloc()在主机上分配的,页锁定内存是由CUDA函数cudaHostAlloc()在主机内存上分配的,页锁定内存的重要属性是主机的操作系统将不会对这块…