深度学习caffe数据结构（二）—— Blob实例练习

Blob是caffe中最基本的数据结构，是caffe的砖石，在本文中我们通过一个实例对Blob进行初步认识，并掌握Blob的基本操作。这个实例的源码blob_demo.cpp，如下所示

#include <vector>
#include <iostream>
#include <caffe/blob.hpp>
using namespace caffe;
using namespace std;
int main(void)
{
  Blob<float> bb;
  cout<<"Size : "<< bb.shape_string()<<endl;
  bb.Reshape(2, 2, 3, 3);
  cout<<"Size : "<< bb.shape_string()<<endl;
  float * p1 = bb.mutable_cpu_data();
  float * p2 = bb.mutable_cpu_diff();
  for(int i = 0; i < bb.count(); i++)
  {
    p1[i] = i;	               // 将 data 初始化为 0，1, 2, 3，……
    p2[i] = bb.count() - 1 - i; // 将 diff 初始化为 35, 34, 33，……
  }
  
  for(int u = 0; u < bb.num(); u++)
  {
    for(int v = 0; v < bb.channels(); v++)
    {
      for(int w = 0; w < bb.height(); w++)
      {
        for(int x = 0; x < bb.width(); x++)
        {
          cout<<"bb["<<u<<"]["<<v<<"]["<<w<<"]["<<x<<"] = "<< bb.data_at(u, v, w, x)<<endl;
        }
      }
    }
  } 
  
  cout<<"ASUM = "<<bb.asum_data()<<endl;
  cout<<"SUMSQ = "<<bb.sumsq_data()<<endl;

  
  bb.Update();// 执行 Update 操作

  for(int u = 0; u < bb.num(); u++)
  {
    for(int v = 0; v < bb.channels(); v++)
    {
      for(int w = 0; w < bb.height(); w++)
      {
        for(int x = 0; x < bb.width(); x++)
        {
          cout<<"bb["<<u<<"]["<<v<<"]["<<w<<"]["<<x<<"] = "<< bb.data_at(u, v, w, x)<<endl;
        }
      }
    }
  } 
  
  cout<<"ASUM = "<<bb.asum_data()<<endl;
  cout<<"SUMSQ = "<<bb.sumsq_data()<<endl;

  return 0;
}

在这个程序中，首先实例化了一个Blob对象bb，然后打印bb的尺寸，之后重新定义bb的尺寸，并打印bb的尺寸。重新定义bb的尺寸相当于给bb分配了一部分内存。然后定义float型的指针p1和p2，分别指向bb的数data和偏差diff。

接下来，通过一个for循环，给data和diff赋值，分别为0~35的值，和35~0的值。然后将blob的data的值打印出来，之后计算Blob所有元素绝对值之和（L1范数）以及所有元素的平方和（L2范数）。并打印范数的值。

最后调用Blob的Update方法，Update方法用来更新data的值，它实际上是将data与diff加和之后再赋给data。更新完之后再次打印所有元素的值，以及L1和L2范数的值。

通过下面的命令编译代码

g++ -o blob_demo blob_demo.cpp -I /home/bigmarshal/Documents/deep_learning/caffe/include/ -D CPU_ONLY -I /home/bigmarshal/Documents/deep_learning/caffe/.build_release/src/ -L /home/bigmarshal/Documents/deep_learning/caffe/build/lib/ -lcaffe -lglog

上边命令中的路径需要根据自己电脑的caffe路径进行设置。

在运行程序的可执行文件之前，执行下面的命令。

export LD_LIBRARY_PATH=/home/bigmarshal/Documents/deep_learning/caffe/build/lib/:$LD_LIBRARY_PATH

这个命令的作用是添加环境变量。

然后用下面的命令运行程序。

./blob_demo

程序的执行结果如下所示。

Size : (0)
Size : 2 2 3 3 (36)
bb[0][0][0][0] = 0
bb[0][0][0][1] = 1
bb[0][0][0][2] = 2
bb[0][0][1][0] = 3
bb[0][0][1][1] = 4
bb[0][0][1][2] = 5
bb[0][0][2][0] = 6
bb[0][0][2][1] = 7
bb[0][0][2][2] = 8
bb[0][1][0][0] = 9
bb[0][1][0][1] = 10
bb[0][1][0][2] = 11
bb[0][1][1][0] = 12
bb[0][1][1][1] = 13
bb[0][1][1][2] = 14
bb[0][1][2][0] = 15
bb[0][1][2][1] = 16
bb[0][1][2][2] = 17
bb[1][0][0][0] = 18
bb[1][0][0][1] = 19
bb[1][0][0][2] = 20
bb[1][0][1][0] = 21
bb[1][0][1][1] = 22
bb[1][0][1][2] = 23
bb[1][0][2][0] = 24
bb[1][0][2][1] = 25
bb[1][0][2][2] = 26
bb[1][1][0][0] = 27
bb[1][1][0][1] = 28
bb[1][1][0][2] = 29
bb[1][1][1][0] = 30
bb[1][1][1][1] = 31
bb[1][1][1][2] = 32
bb[1][1][2][0] = 33
bb[1][1][2][1] = 34
bb[1][1][2][2] = 35
ASUM = 630
SUMSQ = 14910
bb[0][0][0][0] = -35
bb[0][0][0][1] = -33
bb[0][0][0][2] = -31
bb[0][0][1][0] = -29
bb[0][0][1][1] = -27
bb[0][0][1][2] = -25
bb[0][0][2][0] = -23
bb[0][0][2][1] = -21
bb[0][0][2][2] = -19
bb[0][1][0][0] = -17
bb[0][1][0][1] = -15
bb[0][1][0][2] = -13
bb[0][1][1][0] = -11
bb[0][1][1][1] = -9
bb[0][1][1][2] = -7
bb[0][1][2][0] = -5
bb[0][1][2][1] = -3
bb[0][1][2][2] = -1
bb[1][0][0][0] = 1
bb[1][0][0][1] = 3
bb[1][0][0][2] = 5
bb[1][0][1][0] = 7
bb[1][0][1][1] = 9
bb[1][0][1][2] = 11
bb[1][0][2][0] = 13
bb[1][0][2][1] = 15
bb[1][0][2][2] = 17
bb[1][1][0][0] = 19
bb[1][1][0][1] = 21
bb[1][1][0][2] = 23
bb[1][1][1][0] = 25
bb[1][1][1][1] = 27
bb[1][1][1][2] = 29
bb[1][1][2][0] = 31
bb[1][1][2][1] = 33
bb[1][1][2][2] = 35
ASUM = 648
SUMSQ = 15540

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