caffe源码解析：层（layer）的注册与管理

caffe中所有的layer都是类的结构，它们的构造相关的函数都注册在一个全局变量g_registry_ 中。

首先这个变量的类型 CreatorRegistry是一个map定义，

 public:
  typedef shared_ptr<Layer<Dtype> > (*Creator)(const LayerParameter&);
  typedef std::map<string, Creator> CreatorRegistry;

注意Creator会根据数据类型（如float，double）的不同而不同，

该定义对应的变量是g_registry_（实际是对应float有一个，对应double有一个）

层的注册函数是通过下边这个Registry() 函数实现的，

static CreatorRegistry& Registry() {
    static CreatorRegistry* g_registry_ = new CreatorRegistry();
    return *g_registry_;
}

注意static 这个关键字，这是一个静态结构，在caffe程序启动时（通过REGISTER_LAYER_CLASS(……)这个宏）创建g_registry_ ,（因为是static，所以只在创建时运行一次），以后各个层通过REGISTER_LAYER_CLASS(……)这个宏调用时，返回的是注册到g_registry_的具体的层。

当然我们可以看一眼这个宏定义，

template <typename Dtype>
class LayerRegisterer {
 public:
  LayerRegisterer(const string& type,
                  shared_ptr<Layer<Dtype> > (*creator)(const LayerParameter&)) {
    // LOG(INFO) << "Registering layer type: " << type;
    LayerRegistry<Dtype>::AddCreator(type, creator);
  }
};

#define REGISTER_LAYER_CREATOR(type, creator)                                  \
  static LayerRegisterer<float> g_creator_f_##type(#type, creator<float>);     \
  static LayerRegisterer<double> g_creator_d_##type(#type, creator<double>)    \

#define REGISTER_LAYER_CLASS(type)                                             \
  template <typename Dtype>                                                    \
  shared_ptr<Layer<Dtype> > Creator_##type##Layer(const LayerParameter& param) \
  {                                                                            \
    return shared_ptr<Layer<Dtype> >(new type##Layer<Dtype>(param));           \
  }                                                                            \
  REGISTER_LAYER_CREATOR(type, Creator_##type##Layer)

}  // namespace caffe

比如对AbsVal层，REGISTER_LAYER_CLASS 这个宏首先定义了一个Creator_AbsValLayer函数，然后通过宏

REGISTER_LAYER_CREATOR(type, Creator_AbsValLayer)定义了一个LayerRegisterer（实际是两个LayerRegisterer，根据数据类型是float还是double，各定义了一个）静态实例，这个定义相当根据数据类型于立即执行了

AddCreateor("Convolution", Creator_AbsValLayer)这个函数，

  // Adds a creator.
  static void AddCreator(const string& type, Creator creator) {
    CreatorRegistry& registry = Registry();
    CHECK_EQ(registry.count(type), 0)
        << "Layer type " << type << " already registered.";
    registry[type] = creator;
  }

也就是把这个Creator_AbsValLayer函数注册到数组

registry["Convolution"] = Creator_ConvolutionLayer;

如果我们把最终所有类的注册展开的话，会是下面的形式（注意这个是对应数据类型为float的registry，对应数据类型为double的也有一个同样结构的registery）

在构造网络时，net::init函数中的for循环会根据网络的类型逐层构建，通过

layers_.push_back(LayerRegistry<Dtype>::CreateLayer(layer_param));

调用

// Get a layer using a LayerParameter.
  static shared_ptr<Layer<Dtype> > CreateLayer(const LayerParameter& param) {
    if (Caffe::root_solver()) {
      LOG(INFO) << "Creating layer " << param.name();
    }
    const string& type = param.type();
    CreatorRegistry& registry = Registry();
    CHECK_EQ(registry.count(type), 1) << "Unknown layer type: " << type
        << " (known types: " << LayerTypeListString() << ")";
    return registry[type](param);
  }

完成这个layer的建设工作。可以看到，这个CreateLayer先是得到类型type＝“AbsVal”，然后得到registry也就该类对应的注册信息，最后通过registry[type](param)实例化AbsVal这个类。

另外，值得注意的一点是，像Convolution这样不能直接自己构造的类（因为有GPU和CPU模式），注册的构造函数有所不同，如

REGISTER_LAYER_CREATOR(Convolution, GetConvolutionLayer)；

caffe源码解析：层（layer）的注册与管理

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