【框架caffe】1：caffe.proto——caffe中用到的结构化数据@慕课网原创_慕课网

它位于…\src\caffe\proto目录下，在这个文件夹下还有一个.pb.cc和一个.pb.h文件，这两个文件都是由caffe.proto编译而来的。

0. 基于Protobuf标准的解释（Protobuf在caffe中到底是怎么实现的）

首先我们需要编写一个 proto 文件，定义我们程序中需要处理的结构化数据，在 protobuf 的术语中，结构化数据被称为 Message。proto 文件非常类似 java 或者 C 语言的数据定义。

Package caffe;
Message BlobProto{...}

如上所示的这个组合，表达的意思为：定义一个命名空间，在该命名空间下定义一个类BlobProto（每一个Message都会生成一个类）。下面对Message做一个简单的介绍：

Message中的field：//而且这些field有三种形式：//1. Required是必须有值的，//2. optional是可选项，//3. repeated表示后面单元为相同类型的一组向量。Message的tag：//每个message里面的每个field都对应一个tag，分别是1~15或者以上，比如required string number=1；//这个数字就是用来在生成的二进制文件中搜索查询的标签（怪不得会快呢^_^）。//关于这个数字，1到15会花费1byte的编码空间，16到2047花费2byte。所以一般建议把那些频繁使用的名字的标签设为1到15之间的值～Message的enum：//enum枚举类型调用方法：caffe::BlobProto::枚举类型里面的变量。

然后通过编译这个.proto文件之后就会生成一个.pb.cc和一个.pb.h文件。

protoc -I=$SRC_DIR --cpp_out=$DST_DIR $SRC_DIR/addressbook.proto

这个.pb.cc文件里面会自动生成一些函数：

Set_+field():该函数用来设定值
has_():该函数来检查当前Message中是否有某个fieldclear_():该函数用来清理fieldmutable_():该函数用来设置string的值_size():该函数用于获取重复的个数//还有一些函数void CopyFrom();void MergeFrom();void CopyFrom();void MergeFrom;void Clear();bool IsInitialized() const;int ByteSize() const;bool MergePartialFromCodedStream();void SerializeWithCachedSizes() const;
SerializeWithCachedSizesToArray() const;int GetCachedSize()void SharedCtor();void SharedDtor();void SetCachedSize() const;

生成这些函数之后要在其他文件中用到数据序列化，反序列化的时候只需要：

#include "caffe.pb.h"

并且可以通过如下所示的操作来定义类对象，这些类对象可以用.pb.cc中的各个函数。

//定义一个类对象（Message BoblProto）caffe:: BlobProto* blobproto1
blobproto1.函数(对象不是指针类型) 
blobproto1->函数(对象是指针类型) 

Message的enum：//enum枚举类型调用方法：caffe::BlobProto::枚举类型里面的变量。

1. caffe.proto的代码框架如下：

2. caffe.proto中的几个重要的Message（数据类型）

Message类别：
属于blob的：BlobProto, BlobProtoVector, Datum。

属于layer的：FillerParameter, LayerParameter,ArgMaxParameter,TransformationParameter, LossParameter, AccuracyParameter,ConcatParameter, ContrastiveLossParameter, ConvolutionParameter,DataParameter, DropoutParameter, DummyDataParameter, EltwiseParameter,ExpParameter, HDF5DataParameter, HDF5OutputParameter, HingeLossParameter,ImageDataParameter, InfogainLossParameter, InnerProductParameter,LRNParameter, MemoryDataParameter, MVNParameter, PoolingParameter,PowerParameter, PythonParameter, ReLUParameter, SigmoidParameter,SliceParameter, SoftmaxParameter, TanHParameter, ThresholdParameter等。

属于net的：NetParameter, SolverParameter, SolverState, NetState, NetStateRule,ParamSpec。NetParameter弄清楚NetParameter类的组成，也就明白了.Caffemodel的
具体数据构成；SolverState类记录的是当前迭代状态和参数设置，与.solverstate文件有
关系；

<0> BlobProto

message BlobProto {//blob的属性以及blob中的数据(data\diff)
  optional int32 num = 1 [default = 0];
  optional int32 channels = 2 [default = 0];
  optional int32 height = 3 [default = 0];
  optional int32 width = 4 [default = 0];
  repeated float data = 5 [packed = true];
  repeated float diff = 6 [packed = true];
}

<1> Datum

  message Datum {
  optional int32 channels = 1;
  optional int32 height = 2;
  optional int32 width = 3;
  optional bytes data = 4;//真实的图像数据，以字节存储(bytes)
  optional int32 label = 5;
  repeated float float_data = 6;//datum也能存float类型的数据(float)
}

<2> LayerParameter

message LayerParameter {
  repeated string bottom = 2; //输入的blob的名字(string)
  repeated string top = 3; //输出的blob的名字(string)
  optional string name = 4; //层的名字
  enum LayerType { //层的枚举（enum，和c++中的enum一样）
    NONE = 0;
    ACCURACY = 1;
    BNLL = 2;
    CONCAT = 3;
    CONVOLUTION = 4;
    DATA = 5;
    DROPOUT = 6;
    EUCLIDEAN_LOSS = 7;
    ELTWISE_PRODUCT = 25;
    FLATTEN = 8;
    HDF5_DATA = 9;
    HDF5_OUTPUT = 10;
    HINGE_LOSS = 28;
    IM2COL = 11;
    IMAGE_DATA = 12;
    INFOGAIN_LOSS = 13;
    INNER_PRODUCT = 14;
    LRN = 15;
    MEMORY_DATA = 29;
    MULTINOMIAL_LOGISTIC_LOSS = 16;
    POOLING = 17;
    POWER = 26;
    RELU = 18;
    SIGMOID = 19;
    SIGMOID_CROSS_ENTROPY_LOSS = 27;
    SOFTMAX = 20;
    SOFTMAX_LOSS = 21;
    SPLIT = 22;
    TANH = 23;
    WINDOW_DATA = 24;
  }
  optional LayerType type = 5; // 层的类型
  repeated BlobProto blobs = 6; //blobs的数值参数
  repeated float blobs_lr = 7; //学习速率(repeated)，如果你想那个设置一个blob的学习速率，你需要设置所有blob的学习速率。
  repeated float weight_decay = 8; //权值衰减(repeated)

  // 相对于某一特定层的参数(optional)
  optional ConcatParameter concat_param = 9;
  optional ConvolutionParameter convolution_param = 10;
  optional DataParameter data_param = 11;
  optional DropoutParameter dropout_param = 12;
  optional HDF5DataParameter hdf5_data_param = 13;
  optional HDF5OutputParameter hdf5_output_param = 14;
  optional ImageDataParameter image_data_param = 15;
  optional InfogainLossParameter infogain_loss_param = 16;
  optional InnerProductParameter inner_product_param = 17;
  optional LRNParameter lrn_param = 18;
  optional MemoryDataParameter memory_data_param = 22;
  optional PoolingParameter pooling_param = 19;
  optional PowerParameter power_param = 21;
  optional WindowDataParameter window_data_param = 20;
  optional V0LayerParameter layer = 1;
}

作者：yuanCruise
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