Net
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2023-12-01
Net中包括：
- Layer对象：根据Net描述对指定的输入Blob进行某些计算处理（卷积、下采样、全连接、非线性变换、计算代价函数等），输出结果放到指定的输出Blob中。
- Blob对象：用于存放每个Layer输入/输出的中间结果
所有的Layer和Blob对象都用名字区分，同名的Blob表示同一个Blob对象，同名的Layer表示同一个Layer对象。
Net、Layer、Blob 类比
我们将 Blob 比作 Caffe 砖石，Layer 比作 Caffe 的墙面，那么 Net 更像是工匠手中的图纸，描述了每个墙面应当出现的位置。
Net 中很有必要认识的一些变量
| 类对象 | 含义 |
|---|---|
| layers_ | 记录Net prototxt中出现的每个Layer |
| layernames | 记录Net prototxt中出现的每个Layer的名称 |
| layernames_index | 记录Net prototxt中每个Layer名称与顺序索引的对应关系 |
| layerneed_backward | 记录每个Layer是否需要反向传播过程 |
| blobs_ | 记录Net中所有Blob |
| blob_names | 记录Net中所有Blob的名称 |
| blobnames_index | 记录每个Blob名称与顺序索引的对应关系 |
| blobneed_backward | 记录每个Blob是否需要反向传播过程 |
| bottomvecs | blobs_的影子，记录每个Layer的输入Blob |
| bottomid_vecs | 与bottomvecs关联，用于在blobs_中定位每个Layer的每个输入Blob |
| bottomneed_backward | 与bottomvecs关联，标志每个Blob是否需要反向传播过程 |
| topvecs | blobs_的影子，记录每个Layer的输出Blob |
| topid_vecs | 与topvecs关联，用于在blobs_中定位每个Layer的每个输出Blob |
| blobloss_weights | Net中每个Blob对损失函数的投票因子。一般损失层为1，其它层为0 |
| netinput_blob_indices | Net输入Blob在blobs_中的索引 |
| netoutput_blob_indices | Net输出Blob在blobs_中的索引 |
| netinput_blobs | Net输入Blob |
| netoutput_blobs | Net输出Blob |
| params_ | Net权值Blob，用于存储网络权值 |
| paramdisplay_names | Net中权值Blob的名称 |
| learnableparams | Net中可训练的权值Blob |
| paramslr | learnableparams中每个元素的学习速率倍乘因子 |
| hasparams_lr | 标志learnableparams中每个元素是否有学习速率倍乘因子 |
| paramsweight_decay | learnableparams中每个元素的权值衰减倍乘因子 |
| hasparams_decay | 标志learnableparams中每个元素是否有权值衰减倍乘因子 |