layer 整体介绍
layer是模型计算的基本单元 类似于pytorch或者其他深度学习框架的op layer中的数据流向为,输入若干个blob,称之为"bottom blob",然后经过layer的计算,输出若干个blob,称之为"top blob"
阅读更多迫于生计,开始看caffe代码。 会侧重于分析inference部分。
blob 整体介绍
blob的含义及目的
blob在逻辑上表示的就是所谓的tensor,blob是tensor在caffe中的叫法。 在框架层面上,blob的意义在于对数据进行封装,提供统一的接口。 这里的数据包含训练/inference时用的数据,也包含模型参数,导数等数据。 深度学习离不开在GPU上的计算。 blob对数据的封装使得用户不必关心和cuda有关的数据传输细节。
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