資訊專欄INFORMATION COLUMN
此篇文章主要是給大家介紹了Caffe神經網絡服務層及主要參數實例詳細說明，感興趣的小伙伴可以參考借鑒一下，希望可以有一定的幫助，祝愿大家多多的發展，盡早漲薪
前言
要運行caffe，必須要先構建一個實體模型（model)，如較為常見的Lenet,Alex等，所以一個實體模型由好幾個屋（layer）構成，每個屋又由很多主要參數構成。每一個主要參數都界定在caffe.proto這一文檔中。要熟練掌握caffe，最重要的就是學好環境變量（prototxt）的編輯。
層有許多種種類，例如Data,Convolution,Pooling等，層間的數據流動要以Blobs的形式進行。
服務層
下面我們就為大家介紹一下下服務層.
服務層是每一個模型底層，是模型通道，不但給出的數據的鍵入，也給出的數據從Blobs轉換成其他文件格式開展儲存導出。一般數據的預處理（如減掉平均值,等比例縮放,裁切和鏡象等），在這一層層設定主要參數完成。
信息來源能夠來自高效率的數據庫系統（如LevelDB和LMDB），可以直接是來自于運行內存。假如不太注重質量得話，數據信息也可以來自硬盤的hdf5文件或照片格式。
每一個服務層都所具有的公共主要參數：首先看實例
layer{
name:"cifar"
type:"Data"
top:"data"
top:"label"
include{
phase:TRAIN
}
transform_param{
mean_file:"examples/cifar10/mean.binaryproto"
}
data_param{
source:"examples/cifar10/cifar10_train_lmdb"
batch_size:100
backend:LMDB
}
}name:表明該層名字，可任意取
type:層種類，假如是Data，表明數據信息來自LevelDB或LMDB。依據數據信息的源頭不一樣，服務層的種類也不盡相同（接下來會詳細描述）。一般是在練習時，大家都采用的LevelDB或LMDB數據信息，因而層種類設為Data。
top或bottom:每層用bottom來錄入數據，用top來導出數據信息。如果要有top沒有bottom，則此層僅有導出，并沒有鍵入。相反也是。假如多么個top的多個bottom，表明多么個blobs數據的輸入輸出。
data與label:在數據層中，至少有一個命名為data的top。如果有第二個top，一般命名為label。這種(data,label)配對是分類模型所必需的。
include:一般訓練的時候和測試的時候，模型的層是不一樣的。該層（layer）是屬于訓練階段的層，還是屬于測試階段的層，需要用include來指定。如果沒有include參數，則表示該層既在訓練模型中，又在測試模型中。
Transformations:數據的預處理，可以將數據變換到定義的范圍內。如設置scale為0.00390625，實際上就是1/255,即將輸入數據由0-255歸一化到0-1之間
其它的數據預處理也在這個地方設置：
transform_param{
scale:0.00390625
mean_file_size:"examples/cifar10/mean.binaryproto"
#用一個配置文件來進行均值操作
mirror:1#1表示開啟鏡像，0表示關閉，也可用ture和false來表示
#剪裁一個227*227的圖塊，在訓練階段隨機剪裁，在測試階段從中間裁剪
crop_size:227
}后面的data_param部分，就是根據數據的來源不同，來進行不同的設置。
1、數據來自于數據庫（如LevelDB和LMDB）
層類型（layer type）:Data
必須設置的參數：
source:包含數據庫的目錄名稱，如examples/mnist/mnist_train_lmdb
batch_size:每次處理的數據個數，如64
可選的參數：
rand_skip:在開始的時候，路過某個數據的輸入。通常對異步的SGD很有用。
backend:選擇是采用LevelDB還是LMDB,默認是LevelDB.
示例：
layer{
name:"mnist"
type:"Data"
top:"data"
top:"label"
include{
phase:TRAIN
}
transform_param{
scale:0.00390625
}
data_param{
source:"examples/mnist/mnist_train_lmdb"
batch_size:64
backend:LMDB
}
}2、數據來自于內存
層類型：MemoryData
必須設置的參數：
batch_size：每一次處理的數據個數，比如2
channels：通道數
height：高度
width:寬度
示例：
layer{
top:"data"
top:"label"
name:"memory_data"
type:"MemoryData"
memory_data_param{
batch_size:2
height:100
width:100
channels:1
}
transform_param{
scale:0.0078125
mean_file:"mean.proto"
mirror:false
}
}
3、數據來自于HDF5
層類型：HDF5Data
必須設置的參數：
source:讀取的文件名稱
batch_size:每一次處理的數據個數示例：
layer{
name:"data"
type:"HDF5Data"
top:"data"
top:"label"
hdf5_data_param{
source:"examples/hdf5_classification/data/train.txt"
batch_size:10
}
}4、數據來自于圖片
層類型：ImageData
必須設置的參數：
source:一個文本文件的名字，每一行給定一個圖片文件的名稱和標簽（label)
batch_size:每一次處理的數據個數，即圖片數
可選參數：
rand_skip:在開始的時候，路過某個數據的輸入。通常對異步的SGD很有用。
shuffle:隨機打亂順序，默認值為false
new_height,new_width:如果設置，則將圖片進行resize
示例：
layer{
name:"data"
type:"ImageData"
top:"data"
top:"label"
transform_param{
mirror:false
crop_size:227
mean_file:"data/ilsvrc12/imagenet_mean.binaryproto"
}
image_data_param{
source:"examples/_temp/file_list.txt"
batch_size:50
new_height:256
new_width:256
}
}5、數據來源于Windows
層類型：WindowData
必須設置的參數：
source:一個文本文件的名字
batch_size:每一次處理的數據個數，即圖片數
示例：
layer{
name:"data"
type:"WindowData"
top:"data"
top:"label"
include{
phase:TRAIN
}
transform_param{
mirror:true
crop_size:227
mean_file:"data/ilsvrc12/imagenet_mean.binaryproto"
}
window_data_param{
source:"examples/finetune_pascal_detection/window_file_2007_trainval.txt"
batch_size:128
fg_threshold:0.5
bg_threshold:0.5
fg_fraction:0.25
context_pad:16
crop_mode:"warp"
}
}綜上所述，這篇文章就給大家介紹到這里了，希望可以給大家帶來幫助。
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