1、如何有效閱讀caffe原始碼
1、caffe原始碼閱讀路線最好是從src/cafffe/proto/caffe.proto開始，了解基本資料結構記憶體物件和磁碟檔案的一一對映關係，中間過程都由protobuffer工具自動完成。
2、看include/目錄中.hpp標頭檔案，通過標頭檔案類申明理解整個框架。從基類向派生類，掌握這些類。
3、看src/目錄中.cpp和.cu原始檔，亦可以按需求派生新的類。
4、編寫各類工具，整合到caffe內部，如tools/下就有訓練模型，提取特徵，轉換資料格式等工具。
2、relu啟用函式
啟用函式，用在各個卷積層和全連線層輸出位置。啟用函式是深度網路非線性的主要**。通常包括：simgoid（f(x)=(1+e-x)-1）和tanh（f(x)=sinhx/coshx,圖形類似於arctanx，但是值域是[-1,1]）作為啟用函式。
用relu（f(x)=max(0,x)）作為啟用函式的原因是：加速收斂、解決了梯度消失問題
3、relu函式caffe原始碼解析
在models/bvlc_alexnet/train_val.prototxt網路模型設定中找到了relu層描述
//relu層，新的非線性層
layer
下面開始按步驟解析原始碼：
3.1、閱讀src/cafffe/proto/caffe.proto中relu層引數
//儲存relu層引數的資料結構類
message reluparameter
optional engine engine = 2 [default = default];
}
3.2、閱讀include/caffe/layers/relu_layer.hpp中類申明
//標頭檔案中的 #ifndef/#define/#endif，防止該標頭檔案被重複引用
#ifndef caffe_relu_layer_hpp_
#define caffe_relu_layer_hpp_
#include #include "caffe/blob.hpp"
#include "caffe/layer.hpp"
#include "caffe/proto/caffe.pb.h"
#include "caffe/layers/neuron_layer.hpp"
//relulayer，派生於neuronlayer，實現了relu啟用函式計算
namespace caffe
//虛內聯函式，const成員函式，返回類名字串
virtual inline const char* type() const
protected: //bottom為輸入，top為輸出
//前向傳播函式
//cpu版本前饋實現
virtual void forward_cpu(const vector*>& bottom,
const vector*>& top);
//gpu版本前饋實現
virtual void forward_gpu(const vector*>& bottom,
const vector*>& top);
//反向傳播函式
//top為輸出blob，propagate_down為bottom索引，bottom為輸入blob
virtual void backward_cpu(const vector*>& top,
const vector& propagate_down, const vector*>& bottom);
virtual void backward_gpu(const vector*>& top,
const vector& propagate_down, const vector*>& bottom);
};} // namespace caffe
#endif // caffe_relu_layer_hpp_
#include #include #include "caffe/layers/relu_layer.hpp"
namespace caffe
}template //定義反向傳播函式
void relulayer::backward_cpu(const vector*>& top,
const vector& propagate_down,
const vector*>& bottom)
}}#ifdef cpu_only
stub_gpu(relulayer);
#endif
instantiate_class(relulayer);
} // namespace caffe
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