Caffe CommonLayer分析

Caffe CommonLayer分析

\(Caffe\)中包含了很多通用的功能层,包含了\(concat\),\(slice\),\(split\),\(crop\),\(flip\),\(scale\_layer\)等,这些层在网络中经常被使用,本文也将对其中的常见layer进行说明与源码分析。

1.常用\(Layer\)

(1) \(CropLayer\)

CropLayer完成数据的裁剪,输入两个 \(bottom,bottom[0]\) 为原始数据,\(bottom[1]\) 为裁剪后
的输出尺寸,输出 \(top[0]\) 为裁剪后的数据,尺寸与 \(bottom[1]\) 相同,其中有$axis 控制裁剪
的起始轴,offset表示对应裁剪轴的起始位置。举例说明:

\[bottom[0]的shape:[32,64,512,512],bottom[1]的shape:[32,32,256,256] \\ axis = 1 \qquad offset = [:,16,128,128] \\ 则:top[1]的为bottom[0][:,16+bottom[1].shape(1),128+bottom[1].shape(2),128+bottom[1].shape(3)))\]

下面会进行具体的代码解释说明

1.基本成员变量
基本成员变量,记录开始的axis和每个shape的起始偏移

 vector<int>offsets_;
 int axis;

2.基本成员函数
基本成员函数包括LayerSetup,Reshape,forward,Backward,crop_copy,具体实现如下

  //LayerSetup 主要完成proto的参数提取过程
  template <typename Dtype>
  void CropLayer<Dtype>::LayerSetup(const vector<Blob<Dtype>*>& bottom,
    const vector<Blob<Dtype>*>& top){
    const CropParameter& crop_param = this->layer_param_.crop_param();
    CHECK_EQ(bottom.size(),2);//必须是2个
    int input_dim = bottom[0]->num_axes();// 一般为4, 即shape_.size()
    const int start_axis = bottom[0]->CanonicalAxisIndex(crop_param.axis());
    // 这里的axis要判断是否小于Input_dim
    if (crop_param.offset_size() > 1) { // offset_size() == offset.size()
        CHECK_EQ(start_axis+crop_param.offset_size(),input_dim);
        //保证起始后的axis均有offset
    }
  }

  // Reshape,确定offsets和crop_size的尺寸
  template <typename Dtype>
  void CropLayer<Dtype>::Reshape(const vector<Blob<Dtype>*>& bottom,
    const vector<Blob<Dtype>*>& top){
      const CropParameter param = this->layer_param_.crop_param();
      const int dim = bottom[0]->num_axes();
      const int start_axis = param.axis();
      offsets_ = std::vector<<int>(input_dim,0);
      vector<int> new_shape(bottom[0]->shape());
      for (size_t i = 0; i < dim; i++) {
          int crop_offset = 0; //偏移量
          int new_size = bottom[0]->shape(i);//每个shape的size
          // i >= start_axis的时候才crop,否则不改变shape
          if ( i >= start_axis) {
             new_size = bottom[1].shape(i);
             if (param.offset_size() == 1) {//如果只给出一个offset默认都一样
                crop_offset = param.offset(0);
             }
             else if(param.offset_size() > 1){
               crop_offset = param.offset(i-start_axis);
             }
             CHECK_GE(bottom[0]->shape(i),crop_offset+bottom[1]->shape(i));
          }
          new_shape[i] = new_size;
          offsets_[i] = crop_offset;
      }
      top[0]->Reshape(new_shape);
    }

\(Forward\) 的前向过程设计到元素复制的问题,使用 \(crop\_copy\) 函数单独实现,

  template <typename Dtype>
  void CropLayer<Dtype>::Forward_cpu(const vector<Blob<Dtype>* >& bottom,
    const vector<Blob<Dtype>* >& top){
    vector<int>indices(top[0].num_axes(),0);
    const Dtype* bottom_data = bottom[0]->cpu_data();//输入
    Dtype* top_data = top[0]->mutable_cpu_data();//输出
    crop_copy(botoom,top,offsets,indices,0,botton_data,top_data,true);
  }

  template <typename Dtype>
  void CropLayer<Dtype>::crop_copy(const vector<Blob<Dtype>*>& bottom,
    const vecotr<Blob<Dtype>*>& top,const vector<int>& offsets,
    vector<int>& indices,int cur_dim,const Dtype* src_data,
    const Dtype* dst_data,bool is_forward){

    //循环赋值每个维度
    for (size_t i = 0; i < top[0]->shape(cur_dim); i++) {

    }
  }
(2) \(AccracyLayer\)

Accracy_layer用以统计训练过程中样本预测的准确率,根据label值与top_K的得分标签的对比,来计算准确率,因此可以在prototxt中设置top_k参数,观察训练状况。
1.基本数据成员

  int label_axis_;//实际上就是第一个channels是label
  int outer_num_;//BATCH_SIZE
  int inner_num_;//一般为 1 即H*W
  int top_k;
  bool has_ignore_label;
  int ignore_label;
  Blob<Dtype>nums_buffer_;//统计每个类别的样本数量

2.基本成员函数
基本成员函数包括\(LayerSetup\),\(Reshape\),\(forward\),其中参数的设置和读取发生在\(LayerSetup\)\(Reshape\)上,acuracy可以显示训练中的信息,稍加修改也可以显示\(Recall,F1\)值等信息,同时
类别较少的时候,加入一个输出\(top\),即可显示出每个类别的训练中的\(accuracy\)情况,具体实现如下:

  //layersetup 仅仅完成参数的读取
  template <typename Dtype>
  void AccuracyLayer<Dtype>::LayerSetup(const vector<Blob>*>& bottom,
    const vector<Blob>*>& top){
    const AccuracyParameter& param = this->layer_param_.accuracy_param();
    top_k = param.top_k();
    label_axis_ = bottom[0]->CanonicalAxisIndex(param.axis());;
    has_ignore_label = param.has_ignore_label();
    if (has_ignore_label) {
       ignore_label = param.ignore_label();
    }
  }

  //Reshape
  // 多个top的时候,第一个top为整体的AC,第二个top为每个类别的ac
  template <typename Dtype>
  void AccuracyLayer<Dtype>::Reshape(const vector<Blob>*>& bottom,
    const vector<Blob>*>& top){
    outer_num_ = bottom[0]->count(0,label_axis_);//N
    inner_num_ = bottom[0]->count(label_axis_+1);//1*1 (H*W)
    vector<int>top_shape(0);
    top[0]->Reshape(top_shape);
    if (top.size() > 1) {
       //每个类别是一个向量,每个类别都需要统计单独的accuracy,而不是整体的
       vector<int>top_shape_pre_class(1);
       top_shape_pre_class[0] = bottom[0]->shape(label_axis_);//N个类别
       top[1]->Reshape(top_shape_pre_class);
       nums_buffer_.Reshape(top_shape_pre_class);
    }
  }


  //Forward_cpu,top[1]为C*1 ,Top[0]为1*1*1*1
  //前向过程,如果多个top则需要统计每个类别的accuracy保存到top[1]中
  template <typename Dtype>
  void AccracyLayer<Dtype>::Forward_cpu(const vector<Blob<Dtype>*>& bottom,
    const vector<Blob<Dtype>* >& top){
    const Dtype* bottom_data = bottom[0]->cpu_data();
    const Dtype* label = bottom[1]->cpu_data();
    const int dim = bottom[0]->count()/outer_num_;//类别数目
    if (top.size() > 1) {
       caffe_set(nums_buffer_.count(),0,nums_buffer_.mutable_cpu_data());
       caffe_set(top[1]->count(),0,top[1]->mutable_cpu_data());
    }
    Dtype accuracy = 0;
    int count = 0;
    for (size_t i = 0; i < outer_num_; i++) { //N
      for (size_t j = 0; j < inner_num_; j++) { //1*1
        const int label_value = static_cast<int>(label[i*inner_num_+j]);
        if (has_ignore_label && ignore_label == label_value) {
            continue;//当前label是忽略的label
        }
        if (top->size() > 1) {
          nums_buffer_.mutable_cpu_data()[label_value]++;//类别数目+1
        }
        //看top_k的最大
        std::vector<std::pair<Dtype,int>> bottom_data_vector;
        for (size_t k = 0; k < dim ; k++) {
            bottom_data_vector.push_back(
              std::make_pair(bottom_data[i*dim+k*inner_num_+j]));
        }
        //最大堆排序
        std::partial_sort(
        bottom_data_vector.begin(),bottom_data_vector.begin()+top_k,
        bottom_data_vector.end(),std::greater<std::pair<Dtype, int>>());

        //查找top_k有没有真实的label
        for (size_t i = 0; i < top_k; i++) {
          if (bottom_data_vector[i].second == label_value) {
            ++accuracy;
            if (top.size() > 1) {
              //每类样本预测正确的数目+1
              top[1]->mutable_cpu_data()[label_value]++;
            }
            break;
          }
        }
        count++;
      }
    }
    //全部mini的样本循环完成后
    top[0]->mutable_cpu_data()[0] = accuracy/count;
    if (top.size() > 1) {
      for (size_t i = 0; i < dim; i++) {//dim表示类别
          top[1]->mutable_cpu_data()[i] =
          nums_buffer_.cpu_data()[i] == 0 ? 0;
          top[1]->cpu_data()[i]/nums_buffer_.cpu_data()[i];
      }
    }
  }
(3) \(EltwiseLayer\)

\(EltwiseLayer\)在深度网络中运用非常广泛,常用与多\(layer\)的合并,在\(ResidualNet\)中用以连接\(block\)\(x\)部分,其组合方式有\(prod,sum,max\),最常见的为\(sum\)\(max\),由于组合的方式有多种,因此在进行前向和后向的分析的时候需要按照多种情况进行分析,详细的代码解析如下所示:
1.基本数据成员

    EltwiseParameter_EltwiseOp op_;// sum,prod,max 实际是个enum数据
    vector<Dtype> coeffs_; // 代表操作参数 如果-1,代表a-b
    Blob<int> max_idx;
    bool stable_prod_grad_;//只针对PROD,点乘模式

2.基本成员函数


    //LayerSetup 完成参数的读取
    template <typename Dtype>
    void EltwiseLayer<Dtype>::LayerSetup(const vector<Blob<Dtype>*>& bottom,
      const vector<Blob<Dtype>*>& top){
      const EltwiseParameter& param = this->layer_param_.eltwise_param();
      op_ = param.operation();
      coeffs_ = vector<Dtype>(bottom.size(),1);
      if (param.coeff_size()) {//每个layer的前面的标量
        for (size_t i = 0; i < param.coeff_size(); i++) {
          coeffs_[i] = param.coeff(i); //1 -1等参数
        }
      }
      stable_prod_grad_ = param.stable_prod_grad();
    }

    //Reshape过程,完成topshape的构造
    template <typename Dtype>
    void EltwiseLayer<Dtype>::Reshape(const vector<Blob<Dtype>*>& bottom,
      const vector<Blob<Dtype>*>& top){
      //bottom的shape要完全一样
      for (size_t i = 1; i < bottom.size(); i++) {
          CHECK_EQ(bottom[i]->shape() == bottom[0]->shape())
      }
      top[0]->ReshapeLike(*bottom[0]);//当然输出也要一样
      if (this_->layer_param_.eltwise_param().operation()==
          EltwiseParameter_EltwiseOp_Max && top.size() == 1) {
          max_idx_.Reshape(bottom[0]->shape());//记录每个的maxid
      }
    }

  //Forward_cpu,完成layer的前向操作
  template <typename Dtype>
  void EltwiseLayer<Dtype>::Forward_cpu(const vector<Blob<Dtype>*>& bottom,
    const vector<Blob<Dtype>*>& top){
    //临时变量,用以MAX操作
    const Dtype* bottom_data = NULL;
    const int count = top[0]->count();//
    Dtype* top_data = top[0]->mutable_cpu_data();
    switch (op_) {
    case EltwiseParameter_EltwiseOp_PROD:
      caffe_mul(count,bottom[0]->cpu_data(),bottom[1]->cpu_data(),top_data);
      for (size_t i = 2; i < bottom.size(); i++) {
        caffe_mul(count,top_data,bottom[i]->cpu_data(),top_data);
      }
      break;
    case  EltwiseParameter_EltwiseOp_SUM:
      caffe_set(count,Dtype(0),top_data);//先初始输出为0
      for (size_t i = 0; i < bottom.size(); i++) {
        caffe_axpy(count,coeffs_[i],bottom[i]->cpu_data(),top_data);
      }
      break;
    case EltwiseParameter_EltwiseOp_MAX:
      caffe_set(count,-1,max_idx_.mutable_cpu_data());
      caffe_set(count,Dtype(-FLT_MIN),top_data);
      for (size_t i = 0; i < bottom.size(); i++) {
        bottom_data = bottom[i]->cpu_data();
        for (size_t j = 0; j < count; j++) { //整体遍历
           if (bottom_data[j] > top_data[j]) {
              top_data[j] = bottom_data[j];
              max_idx_.mutable_cpu_data()[j] = i;
           }
         }
      }
    default:
      //Not Support;
    }
  }

  //Backward_cpu,完成layer的反向操作
  // 当method == SUM的时候,bottom_diff[i] = coeffs_[i]* top_diff;
  // 当method == product的时候,bottom_diff[i] = top_diff*top_data/bottom_data[i]
  // 当method == Max 的时候,bottom_diff[i] = top_diff*(j==max_idx_?1:0)
  template <typename Dtype>
  void EltwiseLayer<Dtype>::Backward_cpu(const vector<Blob<Dtype>*>& top,
    const vector<bool>& propagate_down,const vector<Blob<Dtype>*>& bottom){
      const Dtype* top_diff = top[0]->cpu_diff();
      const Dtype* top_data = top[0]->cpu_data();
      const int cont = top[0]->count();
      for (size_t i = 0; i < bottom.size(); i++) {
        if (propagate_down[i]) { //需要backward才考虑
            const Dtype* bottom_data = bottom[i]->cpu_data();
            Dtype* bottom_diff = bottom[i]->mutable_cpu_diff();
            switch (op_) {
              //bottom_diff[i] = top_diff*top_data/bottom_data[i]
              case EltwiseParameter_EltwiseOp_PROD://点成操作
                if (stable_prod_grad_) { //渐进梯度的实现top_data/bottom[i]
                  bool initiaized = false;
                  for (size_t j = 0; j < bottom.size(); j++) {
                    if(i == j) continue; //top/bottom[i] == bottom[j]连乘
                    if (!initiaized) { //初始化
                      //用bottom[j]初始一下bottom_diff
                      caffe_copy(count,bottom[j]->cpu_data(),bottom_diff);
                      initiaized = true;
                    }
                    else{
                      caffe_mul(count,bottom[j]->cpu_dat(),bottom_diff,
                              bottom_diff);
                    }
                  }
                }
                else{
                  caffe_div(count,top_data,bottom_data,bottom_diff);
                }
                caffe_mul(count,bottom_diff,top_diff,bottom_diff);
                break;

              //bottom_diff[i] = coeffs_[i]* top_diff;
              case  EltwiseParameter_EltwiseOp_SUM://sum操作
                  if (coeffs_[i] == Dtype(1)) {
                    caffe_copy(count,top_diff,bottom_diff);
                  }
                  else{
                    caffe_scale(count,coeffs_[i],top_diff,bottom_diff);
                  }
                  break;

              //bottom_diff[i] = top_diff*(j==max_idx_?1:0)
              case EltwiseParameter_EltwiseOp_MAX: //max操作
                  for (size_t j = 0; j < count; j++) {
                     if (max_idx_.cpu_data()[j] == i) {
                       bottom_diff[j] = top_diff[j];
                     }
                     else{
                       bottom_diff[j] = Dtype(0);
                     }
                  }
                  break;

              default:
              //  Not Support

            }
        }
      }
  }

\(Eltwise\)\(backward\)\(product\)模式有两种实现方式:
(1) top_data/bottom[i];
(2) \(\prod_{j=0,j!=i}^{n-1}bottom[i]\)

(4)\(ConcatLayer\)

\(Eltwise\)类似,\(Concat\)在多特征图的融合方面使用也极为广泛(denseNet,Dpn),\(concat\)中有\(axis\)\(concat\_dim\)控制的特征拼接的准则:通常做通道间融合,例如:
\(A:[32,112,256,256];B:[32,32,256,256]\),\(concat\_dim\)为1,则输出的尺寸为 \([32,144,256,256]\)
1.基本数据成员

    int num_concats_; // 合并通道前的值,一般为mini——batch
    int concat_input_size_; //合并通道后的SIze一般为H*W
    int concat_axis_; // 合并的shape值,一般为1,即Channels合并

2.基本成员函数
基本成员函数包含\(LayerSetup\),\(Reshape\),\(Forward\),\(Backward\),具体实现如下:

// LayerSetup 主要包含参数的读取和判断是否合理
template <typename Dtype>
void ConcatLayer<Dtype>::LayerSetup(const vector<Blob<Dtype>* >& bottom,
    const vector<Blob<Dtype>*>& top){
    const ConcatParameter& param = this->layer_param_.concat_param();
    // axis和concat_dim必须要有一个
    CHECK(!(concat_param.has_axis() && concat_param.has_concat_dim()));
}

// Reshape,根据prototxt的参数 ,决定top的shape
template <typename Dtype>
void ConcatLayer<Dtype>::Reshape(const vector<Blob<Dtype>*>& bottom,
    const vector<Blob<Dtype>*>& top){
    const int num_axes = bottom[0]->num_axes();// 基本认为4 NCHW
    const ConcatParameter& param = this->layer_param_.concat_param();
    if (param.has_concat_dim()) {
        concat_axis_ = static_cast<int>(param.concat_dim());// 拼接的Channel
    }
    else{
        concat_axis_ = bottom[0]->CanonicalAxisIndex(param.axis());//默认C融合
    }

    vector<int>top_shape = bottom[0]->shape();//先初始一下bottom[0]--top_shape
    num_concats_ = bottom[0]->count(0,concat_axis_); //N;
    concat_input_size_ = bottom[0]->count(concat_axis_+1);//H*W
    int bottom_count_sum = bottom[0]->count();    // 输出count
    for (size_t i = 1; i < bottom.size(); i++) { // 决定输出的Size
        CHECK_EQ(bottom[i]->num_axes(),num_axes);//NCHW 四维
        for (size_t j = 0; j < num_axes; j++) {
            if (j == concat_axis_) {
                top_shape[j] += bottom[i]->shape(j);//拼接
            }
            //除了合并的通道shape要求可以不同,其余的都要相同
            CHECK_EQ(bottom[i].shape(j),top_shape[j]);
        }
        bottom_count_sum += bottom[i]->count();
    }
    top[0]->Reshape(top_shape);
    //其实没必要,这不出错则之前就会报错
    CHECK_EQ(bottom_count_sum,top[0]->count());
    if (bottom.size() == 1) {//类似于一个layer的拷贝
        top[0]->ShareData(*bottom[0]);
        top[0]->ShareDiff(*bottom[0]);
    }
}

// Forward_cpu 前向过程,比较简单,
// for循环完成整个的copy过程
template <typename Dtype>
void ConcatLayer<Dtype>::Forward_cpu(const vector<Blob<Dtype>*>& bottom,
    const vector<Blob<Dtype>*>& top){
    if (bottom.size() == 1) {
        return ;// Reshape 的时候完成了top的复制
    }
    Dtype* top_data = top[0]->mutable_cpu_data();
    int offset = 0; // 合并channel的偏移
    const int top_concat_axis = top[0]->shape(concat_axis_);//
    for (size_t i = 0; i < bottom.size(); i++) {
        const Dtype* bottom_data = bottom[i]->cpu_data();
        const int bottom_concat_axis = bottom[i]->shape(concat_axis_);//当前C
        for (size_t n = 0; n < num_concats_; n++) { //样本的循环
        //加入N*C*H*W,N循环,每次copy C*(H*W) 到top的 bottom_concat_axis*(H*W)
        // bottom是n*C_bottom*(H*W) top是( n*C_top + c)*(H*W)
            caffe_copy(bottom_concat_axis*concat_input_size_,//C_bottom*(H*W)
            bottom_data+n*bottom_concat_axis*concat_input_size_,
            top_data+(n*top_concat_axis+offset)*concat_input_size_);
        }
        offset += bottom_concat_axis;//处理完一个bottom,offset+C_bottom
    }
}

// BackFord_cpu过程,由于使用的是concat,输出只是输入的拼接,因此
// 只需要将top.diff 拆分为多块,每一块的bottom.diff对应top.diff
// offset 每次加上bottom的C
template <typename Dtype>
void ConcatLayer<Dtype>::BackFord_cpu(const vector<Blob<Dtype>*>& top,
    const vector<bool>&propagate_down,const vector<Blob<Dtype>*>& bottom){
    if (bottom.size() == 1) {
        return ;// Reshape的室友ShareDiff已经copy
    }
    const Dtype* top_diff = cpu_diff(); // top层的loss
    int offset = 0;
    const int top_concat_axis = top[0]->shape(concat_axis_);//C_top
    for (size_t i = 0; i < bottom.size(); i++) {
        if (propagate_down[i]) {
            int bottom_concat_axis = bottom[i]->shape(concat_axis_);//C_bottom
            Dtype* bottom_diff = bottom[i]->mutable_cpu_diff();
            for (size_t n = 0; n < num_concats_; n++) { //样本遍历
                caffe_copy(bottom_concat_axis*concat_input_size_,//count
                top_diff+(n*top_concat_axis+offset)*concat_input_size_,
                bottom_diff+n*bottom_concat_axis*concat_input_size_);
            }
            offset += bottom_concat_axis;
        }
    }
}
\((5) \, SliceLayer\)

\(SliceLayer\)\(concat\)是一个相反的过程,只不过\(slice\)\(bottom\)分层,而\(concat\)\(bottom\)的组合,通过\(slice_point\)来控制切片的格局,\(axis\)控制切片的通道.
1.基本数据成员

    int num_slice_; //一般为N,即slice_axis的前面的乘积
    int slice_size_; //切成几片
    int slice_axis_; // NCHW哪一个开始切;
    vector<int>slice_point_;//prototxt的slice_point是134表示0-1 1-3 3-4

2.基本成员函数
基本成员函数包含\(LayerSetup\),\(Reshape\),\(Forward\),\(Backward\),具体实现如下:

    //LayerSetup 读取prototxt的参数
    template <typename Dtype>
    void SliceLayer<Dtype>::LayerSetup(const vector<Blob<Dtype>*>& bottom,
        const vector<Blob<Dtype>*>& top){
        const SliceParameter& param = this->layer_param_.slice_param();
        //类似concat axis或者 slice_dim prototxt中选一个
        CHECK(!(slice_param.has_axis() && slice_param.has_slice_dim()));
        slice_point_.clear();
        //其实就是把prototxt的slice_point参数push到slice_point_中
        //可以写成for i:slice_point_size(),slice_point_.push_back()
        std::copy(param.slice_point().begin(),
                param.slice_point().end(),std::back_inserter(slice_point_));
    }

    //Reshape ,top的size对应 slice_point_.size()+1 slice_point记录index
    template <typename Dtype>
    void SliceLayer<Dtype>::Reshape(const vector<Blob<Dtype>*>& bottom,
        const vector<Blob<Dtype>*>& top){
        const int num_axes = bottom[0]->num_axes();
        const SliceParameter& param = this->layer_param_.slice_param();

        //这里判断slice_dim的原因是,axis有default = 1
        if (param.has_slice_dim()) {
            slice_axis_ = static_cast<int>(param.slice_dim());
            //slice_axis_满足0----num_axes
        }
        else{
            slice_axis_ = bottom[0]->CanonicalAxisIndex(param.axis());//一般为1
        }

        //原始shape,后续只需要修改slice_axis_的shape即可
        vector<int>top_shape = bottom[0]->shape();
        const int bottom_slice_axis = bottom[0]->shape(slice_axis_);//切分的通道容量
        num_slice_ = bottom[0]->count(0,slice_axis_);//一般为N
        slice_size = bottom[0]->count(slice_axis_+1);//一般为H*W
        int count = 0;
        if (slice_point_.size() != 0) {
            CHECK_EQ(slice_point_.size(),top.size()-1);
            int prev = 0;
            vector<int> slices;//存放每个slice的Channels的大小
            for (size_t i = 0; i < slice_point_.size(); i++) {
                CHECK_GT(slice_point_[i],prev);//slice_point_的值要递增
                slices.push_back(slice_point_[i] - prev);
                prev = slice_point[i];
            }
            slices.push_back(bottom_slice_axis-prev);
            for (size_t i = 0; i < top.size(); i++) {
                top_shape[slice_axis_] = slices[i];
                top[i]->Reshape(top_shape);
                count += top[i]->count();
            }
        }
        // slice_point_ = 0,则根据top的size来进行均分
        else{
            CHECK_EQ(bottom_slice_axis % top.size(),0);//要整除
            top_shape[slice_axis_] = bottom_slice_axis / top.size();//每块的Channel
            for (size_t i = 0; i < top.size(); i++) {
                top[i]->Reshape(top_shape);
                count += top[i].count();
            }
        }
        CHECK_EQ(count,bottom[0]->count());//累加的top和bottom[0] count相同
        if (top.size() == 1) {
            top[0]->ShareData(*bottom[0]);// 类似于copy
            top[0]->ShareDiff(*bottom[0]);// 类似于copy
        }
    }

    // forward的过程,需要for top.size然后copy bottom的值
    // forward过程和concat的backward过程一致,只是diff-->data
    template <typename Dtype>
    void SliceLayer<Dtype>::Forward_cpu(const vector<Blob<Dtype>*>& bottom,
        const vector<Blob<Dtype>*>& top){
        if (top.size() == 1) {
            return ;
        }
        int offset = 0; // 每次offset 加上 一个top的channels
        Const Dtype* bottom_data = bottom->cpu_data();
        const int bottom_slice_axis = bottom[0]->shape(slice_axis_);//总C_bottom
        for (size_t i = 0; i < top.size(); i++) {
            const int top_slice_axis = top[i]->shape(slice_axis_);//当前C_top
            Dtype* top_data = top[i]->mutable_cpu_data();
            for (size_t n = 0; n < num_slice_; n++) { //其实就是样本N
                caffe_copy(top_slice_axis*slice_size_, // 每次的copy_size C_TOP*H*W
                bottom+(n*bottom_slice_axis+offset)*slice_size_,//bottom地址
                top+n*top_slice_axis*slice_size_);//top的第n个样本的起始地址
            }
            offset += top_slice_axis;// 每次bottom的channels偏移一个top的C_top
        }
    }

    // backward 反向的top的梯度对应bottom的一部分,因此反向类似于
    // concat的前向,因此可以写出如下代码
    template <typename Dtype>
    void SliceLayer<Dtype>::BackFord_cpu(const vector<Blob<Dtype>*>& top,
        const vector<bool>& propagate_down,const vector<Blob<Dtype>*>& bottom){
        if (top.size() == 1) {
            return ;
        }
        const int bottom_slice_axis = bottom[0]->shape(slice_axis_);
        Dtype* bottom_diff = bottom[0]->mutable_cpu_diff();
        int offset = 0;
        for (size_t i = 0; i < top.size(); i++) {
            if (propagate_down[i]) {
                const int top_slice_axis = top[i]->shape(slice_axis_);
                const Dtype* top_diff = top[i]->cpu_diff();
                for (size_t n = 0; n < num_slice_; n++) { // 样本数目
                    copy(top_slice_axis* slice_size_, // 每次copy的数据量
                        top_diff+n*top_slice_axis*slice_size_,//top的地址
                    bottom_diff+(n*bottom_slice_axis+offset)*slice_size_);
                }
                offset += top_slice_axis;
            }
        }
    }
\((6)\,FlatternLayer\)

\(flatternLayer\)实际完成输入维度的压缩,主要在\(reshape\)的操作上,

    // Reshape 64*10*30*30 axis = 1,end_axis =2则 10*300*30
    template <typename Dtype>
    void FlatternLayer<Dtype>::Reshape(const vector<Blob<Dtype>*>& bottom,
      const vector<Blob<Dtype>*>& top){
      const FlatternParameter& param = this>layer_param_.flattern_param();
      const int start_axis = bottom[0]->CanonicalAxisIndex(param.axis());
      const int end_axis = bottom[0]->CanonicalAxisIndex(param.end_axis());
      vector<int>top_shape;
      for (size_t i = 0; i < start_axis; i++) {
        top_shape.push_back(bottom[0]->shape(i));//前面的shape保持不变
      }
      const int flattern_dim = bottom[0]->count(start_axis,end_axis+1);
      top_shape.push_back(flattern_dim);
      for (size_t i = end_axis+1; i < bottom[0].num_axes(); i++) {
        top_shape.push_back(bottom[0]->shape(i));
      }
      top[0]->Reshape(top_shape);
    }
    //forward 和 backward同正常的feedforwad相同 HCHW展开式相同的
    top[0]->ShareData(*bottom[0]);
    bottom[0]->ShareDiff(*top[0]);
\((7)\, DropoutLayer\)

\(DropoutLayer\)在深度学习的网络结构中对网络过拟合起到很大的作用,通过设置\(drop_ratio\)来控制网络的结点开闭,从而产生网络的异构多样性,降低网络的过拟合。
1.基本数据成员
在训练阶段,结点是随机开闭的,但是在预测阶段,结点均开,但是输出会乘以概率p

    Blob<unsigned int> rand_vec_;//存放bottom对应位置随机出来的值
    Dtype threshold_;// drop的阈值
    Dtype scale_ ;// scale因子,由于结点闭合的原因,开放的结点需要乘以的因子
    // 这里判断是否参数训练的时候乘以了scale,结点少了每个结点权重提高
    bool scale_train_;

2.基本成员函数


    //LayerSetup,类似于activation,读取参数
    template <typename Dtype>
    void DropoutLayer<Dtype>::LayerSetup(const vector<Blob<Dtype>*>& bottom,
      const vector<Blob<Dtype>* >& top){
      NeuronLayer<Dtype>::LayerSetUp(bottom, top);
      const DropoutParamter& param = this->layer_param_.dropout_param();
      threshold_ = param.dropout_ratio();
      scale_ = 1./(1-threshold_);// 测试的时候开放的scale
      scale_train_ = param.scale_train();
      unit_thres_ = static_cast<unsigned int>(UINT_MAX*threshold_);
    }

    // Reshape
    // 类似于激励函数,只是有的toplayer会闭合置零
    template <typename Dtype>
    void DropoutLayer<Dtype>::Reshape(const vector<Blob<Dtype>*>& bottom,
      const vector<Blob<Dtype>* >& top){
      NeuronLayer<Dtype>::Reshape(botom,top);
      rand_vec_.Reshape(bottom[0]->shape());
    }


    template <typename Dtype>
    void DropoutLayer<Dtype>::Forward_cpu(const vector<Blob<Dtype>*>& bottom,
      const vector<Blob<Dtype>* >& top){
      const Dtype* bottom_data = bottom[0]->cpu_data();
      const int count = bottom[0]->count();
      Dtype top_data = top[0]->mutable_cpu_data();
      if (this->phase_ == "TRAIN") { // 如果是训练阶段
         cafe_rng_bernoulli(count,1.-threshold_,rand_vec_.mutable_cpu_data());
         if (scale_train_) { //训练时是否每个结点都提高权重
           for (size_t i = 0; i < count; i++) {
             //rand_vec_为1表示保留,为0表示闭合drop
             top_data[i] = bottom_data[i]*rand_vec_.cpu_data()[i]*scale_;
           }
         }
         else{
           for (size_t i = 0; i < count; i++) {
             top_data[i] = bottom_data[i]*rand_vec_.cpu_data()[i];
           }
         }
      }
      //测试阶段全开,如果训练提高权重则不处理,反之则测试的时候除以权重
      else{
          caffe_copy(count,bottom_data,top_data);
          if (!scale_train_) {
             caffe_scal<Dtype>(count,1./scale,top_data);
          }
      }
    }

    // backward_cpu过程,开的才会有偏导,根据rand_vec_的值来确定
    template <typename Dtype>
    void DropoutLayer<Dtype>::Forward_cpu(const vector<Blob<Dtype>*>& top,
      const vector<bool>& propagate_down,const vector<Blob<Dtype>* >& bottom){
      const int count = bottom[0]->count();
      const Dtype* top_diff = top[0]->cpu_diff();
      Dtype* bottom_diff = bottom[0]->mutable_cpu_diff();
      if (propagate_down[0]) {
        const unsigned int* mask = rand_vec_->cpu_data();
        if (this->phase_ == "TRAIN") {
            if (scale_train_) {
              for (size_t i = 0; i < count; i++) {
                  bottom_diff[i] = top_diff[i]*mask[i]*scale_;
              }
            }
            else{//训练的时候没有乘以扩增因子
              for (size_t i = 0; i < count; i++) {
                  bottom_diff[i] = top_diff[i]*mask[i];
              }
           }
        }
      // 测试的时候
      else{
        caffe_copy(count,top_diff,bottom_diff);
        if (!scale_train_) {
          caffe_scal<Dtype>(count,1./scale_,bottom_diff);
        }
      }
    }
  }

本文作者: 张峰
本文链接:https://zhanglaplace.github.io/2017/10/20
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posted @ 2017-10-25 16:21  圆滚滚的小峰峰  阅读(638)  评论(0编辑  收藏  举报