windows版caffe添加LSTM模块

一、检查缺少的文件：

windows下的caffe缺少了以下文件：
在include/caffe/layers文件中缺少：
lstm_layer.hpp
parameter_layer.hpp
recurrent_layer.hpp
rnn_layer.hpp
在src/caffe/layers文件中缺少：
lstm_layer.cpp
lstm_unit_layer.cpp
parameter_layer.cpp
recurrent_layer.cpp
rnn_layer.cpp
对应的文件可点击链接下载，然后把这些文件全部都拷贝到caffe-windows的对应位置；

二、添加层

在vs2013中打开caffe文件夹中windows下的caffe.sln打开项目
1、添加parameter_layer层
作用：add parameter layer for learning any bottom
（1）先添加头文件libcaffe->include->layers->添加->现有项
这里写图片描述
将include/caffe/layers中parameter_layer.hpp选中
（2）先添加头文件libcaffe->src->layers->添加->现有项

（3）右键parameter_layer.cpp,编译一下：

编译成功！

（4）对libcaffe重新生成一次，可能需要几分钟

2、添加LSTM层
（1）添加头文件lstm_layer.hpp、recurrent_layer.hpp、rnn_layer.hpp到libcaffe->include->layers->添加->现有项

（2）添加源文件lstm_layer.cpp、lstm_unit_layer.cpp、recurrent_layer.cpp、rnn_layer.cpp到libcaffe->src->layers->添加->现有项
（3）编译一下新添加的.cpp文件
发现lstm_unit_layer.cpp无需添加到caffe.proto中便可直接编译成功，但是其使用方法还有待斟酌，因为没有添加到caffe.proto中。其它的层都无法直接编译成功，那么就得添加到caffe.proto中了。
这里写图片描述
（4）添加到caffe.proto
在caffe.proto的387行添加对应recurrent层的ID（因为它是由LSTM和RNN层组成的，因而给一个ID即可，在参数中进行区分）

optional RecurrentParameter recurrent_param = 146;

添加对应参数描述：

// Message that stores parameters used by RecurrentLayer  
message RecurrentParameter {  
  // The dimension of the output (and usually hidden state) representation --  
  // must be explicitly set to non-zero.  
  optional uint32 num_output = 1 [default = 0];  

  optional FillerParameter weight_filler = 2; // The filler for the weight  
  optional FillerParameter bias_filler = 3; // The filler for the bias  

  // Whether to enable displaying debug_info in the unrolled recurrent net.  
  optional bool debug_info = 4 [default = false];  

  // Whether to add as additional inputs (bottoms) the initial hidden state  
  // blobs, and add as additional outputs (tops) the final timestep hidden state  
  // blobs.  The number of additional bottom/top blobs required depends on the  
  // recurrent architecture -- e.g., 1 for RNNs, 2 for LSTMs.  
  optional bool expose_hidden = 5 [default = false];  
}

（5）添加完毕ID和参数描述，不要忽略了对libcaffe重新生成一次，然后尝试对lstm_layer.cpp、recurrent_layer.cpp、rnn_layer.cpp重新编译试试。
这里写图片描述

显示成功即完成添加！
参考：https://blog.csdn.net/zb1165048017/article/details/59112034