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caffe blob

时间:2017-11-02 13:07:08      阅读:304      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:实现   维度   tensor   特殊   span   class   bsp   caff   输入数据   

Blob,包括输入数据、输出数据、权值等;
Blob是Caffe中处理和传递实际数据的数据封装包,并且在CPU与GPU之间具有同步处理能力。从数学意义上说,blob是按C风格连续存储的N维数组。

caffe的blob是一个四维的数组,用于存储数据,就相当于一个特殊的tensor,存储内容:num: 图像数量 channel:通道数量 width:图像宽度 height:图像高度

比如caffe中一个batch的图片,就存储在一个blob中。当然,blob并不是专门给batch内的图片做存储用的。实际上,参数、梯度,也可以用blob存储的。只要是caffe的网络中传递的数据,都可以用blob存储。但是blob实际上也并不一定是4维的。它在实现上其实就是1维的指针,而我们作为用户感受到的“多个维度”是通过shape来操作的。

eg:      net.blobs(‘data‘).reshape([size(im_y) channel batch]); % reshape blob ‘data‘

Layer层则是神经网络中具体的各层结构,主要是计算的作用,它的输入和输出都是Blob数据。在根据配置文件初始化结构后,前向计算结果,反向更新参数。

caffe blob

标签:实现   维度   tensor   特殊   span   class   bsp   caff   输入数据   

原文地址:http://www.cnblogs.com/nkh222/p/7771485.html

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