这篇文章主要介绍了Caffe卷积神经网络数据层及参数实例分析的相关知识,内容详细易懂,操作简单快捷,具有一定借鉴价值,相信大家阅读完这篇Caffe卷积神经网络数据层及参数实例分析文章都会有所收获,下面我们一起来看看吧。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。今天我们就先介绍一下数据层.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输出。通常数据的预处理(如减去均值, 放大缩小, 裁剪和镜像等),也在这一层设置参数实现。数据来源可以来自高效的数据库(如LevelDB和LMDB),也可以直接来自于内存。如果不是很注重效率的话,数据也可来自磁盘的hdf5文件和图片格式文件。所有的数据层的都具有的公用参数:先看示例name: 表示该层的名称,可随意取type: 层类型,如果是Data,表示数据来源于LevelDB或LMDB。根据数据的来源不同,数据层的类型也不同(后面会详细阐述)。一般在练习的时候,我们都是采 用的LevelDB或LMDB数据,因此层类型设置为Data。top或bottom: 每一层用bottom来输入数据,用top来输出数据。如果只有top没有bottom,则此层只有输出,没有输入。反之亦然。如果有多个 top或多个bottom,表示有多个blobs数据的输入和输出。data 与 label: 在数据层中,至少有一个命名为data的top。如果有第二个top,一般命名为label。 这种(data,label)配对是分类模型所必需的。include: 一般训练的时候和测试的时候,模型的层是不一样的。该层(layer)是属于训练阶段的层,还是属于测试阶段的层,需要用include来指定。如果没有include参数,则表示该层既在训练模型中,又在测试模型中。Transformations: 数据的预处理,可以将数据变换到定义的范围内。如设置scale为0.00390625,实际上就是1/255,即将输入数据由0-255归一化到0-1之间其它的数据预处理也在这个地方设置:后面的data_param部分,就是根据数据的来源不同,来进行不同的设置。 层类型(layer type):Data必须设置的参数: source: 包含数据库的目录名称,如examples/mnist/mnist_train_lmdb batch_size: 每次处理的数据个数,如64可选的参数: rand_skip: 在开始的时候,路过某个数据的输入。通常对异步的SGD很有用。 backend: 选择是采用LevelDB还是LMDB, 默认是LevelDB.示例:层类型:MemoryData必须设置的参数:batch_size:每一次处理的数据个数,比如2channels:通道数 height:高度 width: 宽度示例:层类型:HDF5Data必须设置的参数:source: 读取的文件名称batch_size: 每一次处理的数据个数示例:层类型:ImageData必须设置的参数: 免费云主机域名source: 一个文本文件的名字,每一行给定一个图片文件的名称和标签(label) batch_size: 每一次处理的数据个数,即图片数可选参数: rand_skip:在开始的时候,路过某个数据的输入。通常对异步的SGD很有用。 shuffle: 随机打乱顺序,默认值为false new_height,new_width: 如果设置,则将图片进行resize示例:层类型:WindowData必须设置的参数: source: 一个文本文件的名字 batch_size: 每一次处理的数据个数,即图片数示例:关于“Caffe卷积神经网络数据层及参数实例分析”这篇文章的内容就介绍到这里,感谢各位的阅读!相信大家对“Caffe卷积神经网络数据层及参数实例分析”知识都有一定的了解,大家如果还想学习更多知识,欢迎关注百云主机行业资讯频道。
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