blob.hpp

namespace caffe { class Blob{} }

public:

• Blob构造函数

  • Blob(): data_(), diff_(), count_(0), capacity_(0) {} Blob的构造函数
  • explicit Blob( const int num, const int channels, const int height, const int width)
  • explicit Blob( const vector< int>& shape)

• Reshape() 调整shape函数

  • void Reshape( const int num, const int channels, const int height, const int width)
  • void Reshape(const vector< int>& shape) 改变blob的维数，如果需要则分配新的内存。该函数可被用做创建初始内存的分配，与在Reshape或Forward过程中，调整top blob的维数
  • void Reshape( const vector< int>& shape)
  • void Reshape( const BlobShape& shape)

• void ReshapeLike( const Blob& other)

• inline string shape_string() const {} 返回shape的具体参数

• inline const vector< int>& shape() const {} 返回shape参数

• inline int shape( int index) const{} 返回第index下标的维数

• inline int num_axes() const {}

• count() 返回总数

  • inline int count() const {}
  • inline int count( int start_axis, int end_axis) const{} 计算slice的volume，即在坐标中的维数乘积
  • inline int count( int start_axies) const {} 计算slice的volume，从特定的第一个到最后一个
  • inline int CanonicalAxisIndex( int axis_index) const{}

• 返回shape[i]具体参数

  • inline int num() const{}
  • inline int channels() const{}
  • inline int height() const{}
  • inline int width() const{}

• inline int LegacyShape( int index) const {}

• offset() 返回偏移量

  • inline int offset( const int n, const int c=0, const int h=0, const int w=0) const {}
  • inline int offset( const vector< int>& indices) const{}

• void CopyFrom( const Blob< Dtype>& source, bool copy_diff=false, bool reshape=false) 从source Blob复制。如果copy_diff为false，复制data，否则复制diff；如果reshape为true，Reshape这blob为其他shape

• data_at()与diff_at()的表达

  • inline Dtype data_at( const int n, const int c, const int h,const int w) const {}
  • inline Dtype diff_at( const int n, const int c, const int h,const int w) const {}
  • inline Dtype data_at( const vector< int>& index) const {}
  • inline Dtype diff_at( const vector< int>& index) const {}

• data()与diff()在内存的形式

  • inline const shared_ptr< SyncedMemory>& data() const {}
  • inline cosnt shared_ptr< SyncedMemory>& diff() const{}

• cpu与gpu中，data()与diff()表达

  • const Dtype* cpu_data() const -void set_cpu_date( Dtype* data)
  • const Dtype* gpu_data() const
  • const Dtype* cpu_diff() const
  • const Dtype* gpu_diff() const

• mutable_data()与mutable_diff()

  • Dtype* mutable_cpu_data()
  • Dtype* mutable_gpu_data()
  • Dtype* mutable_cpu_diff()
  • Dtype* mutable_gpu_diff()

• void Update() 更新网络参数

• void FromProto( const BlobProto& proto, bool reshape=true) 将配置参数从proto buffer中读取

• void ToProto( BlobProto* proto, bool write_diff=false) const{} 将配置参数写进proto buffer中

• asum_data()与asum_diff()

  • Dtype asum_data() const 计算data的绝对值之和（L1 norm）
  • Dtype asum_diff() const 计算diff的绝对值之和（L1 norm）
  • Dtype sumsq_data() const 计算data的平方和（L2 norm squared）
  • Dtype sumsq_diff() const 计算diff的平方和（L2 norm squared）

• scale_data()与scale_diff()

  • void scale_data( Dtype scale_factor) 用固定系数scale data
  • void scale_diff( Dtype scale_factor) 用固定系数scale diff

• void ShareData( const Blob& other) 设置data_为shared_ptr指向SyncedMemory，其保存Blob的data_

• void ShareDiff( const Blob& other) 设置data_为shared_ptr指向SyncedMemory，其保存Blob的data_

• bool ShapeEquals( const BlobProto& other)

protected:

• shared_ptr< SyncedMemory> data_ 数据保存在data_中

• shared_ptr diff_ 误差保存在diff_中

• vector shape_ 具体参数保存在shape_

• int count_ 需要总数目count_

• int capacity_ 容量capacity_