Neural network caffe：在数据层定义中，后端和扩展意味着什么？

我是咖啡馆的新人。 他跟在后面

看到

layer {
  name: "mnist"
  type: "Data"
  transform_param {
    scale: 0.00390625
  }
  data_param {
    source: "mnist_train_lmdb"
    backend: LMDB
    batch_size: 64
  }
  top: "data"
  top: "label"
}

我被参数弄糊涂了。 有人能解释一下

后端

和

比例

参数的含义吗

我在哪里可以找到这些参数的定义

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谢谢大家!

在caffe的prototxt中遇到令人困惑的参数时，您可以始终查看定义参数的文件。大多数值都有解释它们的注释

至于你问题中的参数，
Caffe为

“数据”

层支持两种类型的数据集：和。

backend

参数允许您指定输入数据集的类型

LEVELDB

或

LMDB

scale

参数是参数的一部分，caffe.proto中的注释如下：

---

谢谢您！谢，这就是我要找的！

// For data pre-processing, we can do simple scaling and subtracting the
// data mean, if provided. Note that the mean subtraction is always carried
// out before scaling.