Neural network 理解caffe图书馆

我正在努力理解这个问题。为此，我一步一步地运行feature_extraction.cpp和classification.cpp

在那些cpp文件中，我找到了

层、prototxt文件、caffemodel、net.cpp、caffe.pb.cc、caffe.pb.h

文件

我知道caffe是由不同的层组成的。因此，将使用图层文件夹中的图层文件

prototxt文件用于特定网络的结构，如googlenet、alexnet等。不同的网络具有不同的结构

CAFEMODEL是使用caffe库针对特定类型的网络结构进行训练的模型

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那些net.cpp、caffe.pb.cc是做什么的？我的意思是如何理解他们在形成caffe深度学习网络中的作用。

您正确理解caffe通过将“层”堆叠在另一层之上以形成一个“网络”来实现深度学习

'net.cpp'

每个层作为一个“功能块”工作，其行为/实现在

src/caffe/layers/.cpp

、

src/caffe/layers/.cu

和

include/caffe/layers/.hpp

中定义 在

net.cpp

中可以找到（大部分）将所有层“堆叠”到一个网络中的代码

'caffe.pb.h'

，

'caffe.pb.cc'

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为了定义特定深网体系结构（如AlexNet、GoogLeNet、ResNet等）的特定结构，caffe使用库。caffe协议缓冲区的具体格式在中定义。使用C++编译程序生成代码< >代码> 'Cuff.P.H′//>和<代码> 'Cope.Pb.cc '/Cuff>代码，用于解析和处理CAFE代码>原代码> <代码>和<代码> CaleMod > <代码>文件.

我认为“Case.Pb.h”，'CaC.P.C.C]是深网的一般结构和AlexNet的个体结构，GoogLeNet、ResNet等是使用prototxt文件形成的。该prototxt文件指定特定网络（如AlexNet或GoogLeNet）的结构。基于prototxt文件，使用net.cpp，在运行时使用那些通用的“caffe.pb.h”、“caffe.pb.cc”通用结构形成网络。不是吗？根据您所说的“caffe协议缓冲区的具体格式在src/caffe/proto/caffe.proto中定义”，所有这些结构，如AlexNet、GoogLeNet、ResNet等，都已固定在“caffe.pb.h”、“caffe.pb.cc”中。比如说，如果我想为不同的网络结构形成一个新的prototxt文件，这是不可能的？@batuman你可以把它想象成caffe.proto定义了一种“语言”和caffe.pb。*翻译这种“语言”，以便在c/c++中处理。您可以在原机中编写自己的网络，而不需要编写或编译任何C++代码谢谢。现在我明白了。是否有层/cpp文件的文档。特别是对于那些来自非cpp背景的人。如何理解自定义实现。比如：caffe有一个很好的教程。请看（）