caffe之具體執行流程分析

我們都知道要執行乙個caffe model的時候需要在命令列下輸入：

./build/tools/caffe train -solver ***.prototxt

分析方法很簡單，細看執行model之後的，輸出的log，比如在此執行lenet model：

./build/tools/caffe train -solver examples/mnist/lenet_solver.prototxt

i0708 09:53:58.417726

3435 caffe.cpp:218] using gpus 0
i0708 09:53:58.560006
3435 caffe.cpp:223] gpu 0: titan x (pascal)
i0708 09:54:01.458295
3435 solver.cpp:44] initializing solver from parameters: 
...i0708 09:54:01.458588
3435 solver.cpp:87] creating training net from net file: examples/mnist/lenet_train_test.prototxt
i0708 09:54:01.459116
3435 net.cpp:294] the netstate phase (0) differed from the phase (1) specified by a rule in layer mnist
i0708 09:54:01.459144
3435 net.cpp:294] the netstate phase (0) differed from the phase (1) specified by a rule in layer accuracy
i0708 09:54:01.459230
3435 net.cpp:51] initializing net from parameters:
......
...

step1:命令列下輸入./build/tools/caffe train -solver ***.prototxt 執行了程式的入口caffe.cpp main()

step2:caffe.cpp main()根據命令列輸入的引數train 呼叫caffe.cpp train()

step3:caffe.cpp train()讀取***.prototxt的引數呼叫solver.cpp solver()的建構函式建立solver物件

step4:建立solver物件的時候需要呼叫solver.cpp init()函式來初始化模型的網路

step5:solver.cpp init()函式呼叫solver.cpp inittrainnet()和inittestnets()函式來分別初始化訓練和測試網路。

step6:inittrainnet() 通過***.prototxt 指定的***net.prototxt讀取net的引數，呼叫net.cpp net()的建構函式，建立訓練網路，

step7:net.cpp net()呼叫net.cpp init()函式，通過for迴圈來1)建立網路中每乙個layer物件，2)設定bottom和top，3）呼叫layer.cpp setup()

step8:呼叫inittestnets()建立測試網路，與inittrainnet(）類似

step9:執行返回到caffe.cpp train()中，利用建立好的solver物件呼叫solver.cpp solve()函式

step11:執行結束

1.入口函式caffe.cpp main()(呼叫caffe.cpp train())

2.caffe.cpp train()中 建立solver物件(呼叫solver.cpp init())

3.solver.cpp init()中 solver.cpp inittrainnet()和inittestnets()建立訓練網路和測試網路

4.執行返回到caffe.cpp train()中，呼叫solver.cpp solve()來訓練網路，具體訓練過程在solver.cpp step()中實現，迭代直至程式結束

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