引言

要運(yùn)行caffe，需要先創(chuàng)建一個模型（model)，如比較常用的Lenet,Alex等， 而一個模型由多個屋（layer）構(gòu)成，每一屋又由許多參數(shù)組成。所有的參數(shù)都定義在caffe.proto這個文件中。要熟練使用caffe，最重要的就是學(xué)會配置文件（prototxt）的編寫。

層有很多種類型，比如Data,Convolution,Pooling等，層之間的數(shù)據(jù)流動是以Blobs的方式進(jìn)行。

數(shù)據(jù)層

今天我們就先介紹一下數(shù)據(jù)層.

數(shù)據(jù)層是每個模型的最底層，是模型的入口，不僅提供數(shù)據(jù)的輸入，也提供數(shù)據(jù)從Blobs轉(zhuǎn)換成別的格式進(jìn)行保存輸出。通常數(shù)據(jù)的預(yù)處理（如減去均值, 放大縮小, 裁剪和鏡像等），也在這一層設(shè)置參數(shù)實現(xiàn)。

數(shù)據(jù)來源可以來自高效的數(shù)據(jù)庫（如LevelDB和LMDB），也可以直接來自于內(nèi)存。如果不是很注重效率的話，數(shù)據(jù)也可來自磁盤的hdf5文件和圖片格式文件。

所有的數(shù)據(jù)層的都具有的公用參數(shù)：先看示例

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: 表示該層的名稱，可隨意取

type: 層類型，如果是Data，表示數(shù)據(jù)來源于LevelDB或LMDB。根據(jù)數(shù)據(jù)的來源不同，數(shù)據(jù)層的類型也不同（后面會詳細(xì)闡述）。一般在練習(xí)的時候，我們都是采 用的LevelDB或LMDB數(shù)據(jù)，因此層類型設(shè)置為Data。

top或bottom: 每一層用bottom來輸入數(shù)據(jù)，用top來輸出數(shù)據(jù)。如果只有top沒有bottom，則此層只有輸出，沒有輸入。反之亦然。如果有多個 top或多個bottom，表示有多個blobs數(shù)據(jù)的輸入和輸出。

data 與 label: 在數(shù)據(jù)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(xùn)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(xùn)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(shù)，則表示該層既在訓(xùn)練模型中，又在測試模型中。

Transformations: 數(shù)據(jù)的預(yù)處理，可以將數(shù)據(jù)變換到定義的范圍內(nèi)。如設(shè)置scale為0.00390625，實際上就是1/255,即將輸入數(shù)據(jù)由0-255歸一化到0-1之間

其它的數(shù)據(jù)預(yù)處理也在這個地方設(shè)置：

transform_param {
    scale: 0.00390625
    mean_file_size: "examples/cifar10/mean.binaryproto"
    # 用一個配置文件來進(jìn)行均值操作
    mirror: 1  # 1表示開啟鏡像，0表示關(guān)閉，也可用ture和false來表示
    # 剪裁一個 227*227的圖塊，在訓(xùn)練階段隨機(jī)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(jù)數(shù)據(jù)的來源不同，來進(jìn)行不同的設(shè)置。

1、數(shù)據(jù)來自于數(shù)據(jù)庫（如LevelDB和LMDB）

層類型（layer type）:Data

必須設(shè)置的參數(shù)：

source: 包含數(shù)據(jù)庫的目錄名稱，如examples/mnist/mnist_train_lmdb

batch_size: 每次處理的數(shù)據(jù)個數(shù)，如64

可選的參數(shù)：

rand_skip: 在開始的時候，路過某個數(shù)據(jù)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(rèn)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(shù)據(jù)來自于內(nèi)存

層類型：MemoryData

必須設(shè)置的參數(shù)：

batch_size：每一次處理的數(shù)據(jù)個數(shù)，比如2

channels：通道數(shù)

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(shù)據(jù)來自于HDF5

層類型：HDF5Data

必須設(shè)置的參數(shù)：

source: 讀取的文件名稱

batch_size: 每一次處理的數(shù)據(jù)個數(shù)

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(shù)據(jù)來自于圖片

層類型：ImageData

必須設(shè)置的參數(shù)：

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(biāo)簽（label)

batch_size: 每一次處理的數(shù)據(jù)個數(shù)，即圖片數(shù)

可選參數(shù)：

rand_skip:在開始的時候，路過某個數(shù)據(jù)的輸入。通常對異步的SGD很有用。

shuffle: 隨機(jī)打亂順序，默認(rèn)值為false

new_height,new_width: 如果設(shè)置，則將圖片進(jìn)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(shù)據(jù)來源于Windows

層類型：WindowData

必須設(shè)置的參數(shù)：

source: 一個文本文件的名字

batch_size: 每一次處理的數(shù)據(jù)個數(shù)，即圖片數(shù)

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"
  }
}

以上就是Caffe卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)層及參數(shù)的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于Caffe數(shù)據(jù)層參數(shù)的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！

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