src/caffe/net.cpp

   1 // Copyright Yangqing Jia 2013
   2
   3 #include <map>
   4 #include <set>
   5 #include <string>
   6 #include <vector>
   7
   8 #include "caffe/proto/caffe.pb.h"
   9 #include "caffe/layer_factory.hpp"
  10 #include "caffe/net.hpp"
  11
  12 using std::pair;
  13 using std::map;
  14 using std::set;
  15
  16 namespace caffe {
  17
  18 template <typename Dtype>
  19 Net<Dtype>::Net(const NetParameter& param,
  20     const vector<Blob<Dtype>* >& bottom) {
  21   // Basically, build all the layers and set up its connections.
  22   name_ = param.name();
  23   map<string, int> blob_name_to_idx;
  24   set<string> available_blobs;
  25   int num_layers = param.layers_size();
  26   CHECK_EQ(bottom.size(), param.bottom_size())
  27       << "Incorrect bottom blob size.";
  28   // set the input blobs
  29   for (int i = 0; i < param.bottom_size(); ++i) {
  30     const string& blob_name = param.bottom(i);
  31     blobs_.push_back(Blob<Dtype>(*bottom[i]));
  32     blob_names_.push_back(blob_name);
  33     net_input_blob_indices_.push_back(i);
  34     blob_name_to_idx[blob_name] = i;
  35     available_blobs.insert(blob_name);
  36   }
  37   // For each layer, set up their input and output
  38   layers_.resize(param.layers_size());
  39   bottom_vecs_.resize(param.layers_size());
  40   top_vecs_.resize(param.layers_size());
  41   for (int i = 0; i < param.top_size(); ++i) {
  42     const LayerConnection& layer_connection = param.layers(i);
  43     const LayerParameter& layer_param = layer_connection.layer();
  44     layers_[i].reset(GetLayer<Dtype>(layer_param));
  45     // Figure out this layer's input and output
  46     for (int j = 0; j < layer_connection.bottom_size(); ++j) {
  47       const string& blob_name = layer_connection.bottom(j);
  48       if (available_blobs.find(blob_name) == available_blobs.end()) {
  49         LOG(FATAL) << "Unknown blob input " << blob_name <<
  50             " to layer" << j;
  51       }
  52       bottom_vecs_[i].push_back(
  53           &blobs_[blob_name_to_idx[blob_name]]);
  54       available_blobs.erase(blob_name);
  55     }
  56     for (int j = 0; j < layer_connection.top_size(); ++j) {
  57       const string& blob_name = layer_connection.top(j);
  58       if (blob_name_to_idx.find(blob_name) != blob_name_to_idx.end()) {
  59         LOG(FATAL) << "Duplicate blobs produced by multiple sources.";
  60       }
  61       blobs_.push_back(Blob<Dtype>());
  62       blob_names_.push_back(blob_name);
  63       blob_name_to_idx[blob_name] = blob_names_.size() - 1;
  64       available_blobs.insert(blob_name);
  65       top_vecs_[i].push_back(&blobs_[blob_names_.size() - 1]);
  66     }
  67   }
  68   // In the end, check if all remaining available blobs are top blobs.
  69   for (int i = 0; i < param.top_size(); ++i) {
  70     const string& blob_name = param.top(i);
  71     if (blob_name_to_idx.find(blob_name) == blob_name_to_idx.end()) {
  72       LOG(FATAL) << "Unknown blob input " << blob_name;
  73     }
  74     net_output_blob_indices_.push_back(blob_name_to_idx[blob_name]);
  75     available_blobs.erase(blob_name);
  76   }
  77   if (!available_blobs.empty()) {
  78     LOG(WARNING) << "There are some internal blobs not used:";
  79     for (set<string>::iterator it = available_blobs.begin();
  80         it != available_blobs.end(); ++it) {
  81       LOG(WARNING) << "    " << *it;
  82     }
  83   }
  84
  85   LOG(INFO) << "Setting up the layers.";
  86   for (int i = 0; i < layers_.size(); ++i) {
  87     layers_[i]->SetUp(bottom_vecs_[i], &top_vecs_[i]);
  88   }
  89 }
  90
  91 template <typename Dtype>
  92 void Net<Dtype>::Forward(const vector<Blob<Dtype>*> & bottom,
  93     vector<Blob<Dtype>*>* top) {
  94   // Copy bottom to internal bottom
  95   for (int i = 0; i < bottom.size(); ++i) {
  96     blobs_[net_input_blob_indices_[i]] = *bottom[i];
  97   }
  98   for (int i = 0; i < layers_.size(); ++i) {
  99     layers_[i]->Forward(bottom_vecs_[i], &top_vecs_[i]);
 100   }
 101   // Copy internal top to top
 102   for (int i = 0; i < (*top).size(); ++i) {
 103     NOT_IMPLEMENTED;
 104   }
 105 }
 106
 107 template <typename Dtype>
 108 Dtype Net<Dtype>::Backward() {
 109   Dtype loss = 0;
 110   // TODO(Yangqing): figure out those layers that do not need backward.
 111   for (int i = layers_.size() - 1; i >= 0; --i) {
 112     loss += layers_[i]->Backward(top_vecs_[i], true, &bottom_vecs_[i]);
 113   }
 114   return loss;
 115 }
 116
 117 template <typename Dtype>
 118 void Net<Dtype>::CopyTrainedLayersFrom(const NetParameter& param) {
 119   int num_source_layers = param.layers_size();
 120   for (int i = 0; i < num_source_layers; ++i) {
 121     const LayerParameter& source_layer = param.layers(i).layer();
 122     const string& source_layer_name = source_layer.name();
 123     int target_layer_id = 0;
 124     while (target_layer_id != layer_names_.size() &&
 125         layer_names_[target_layer_id] != source_layer_name) {
 126       ++target_layer_id;
 127     }
 128     if (target_layer_id == layer_names_.size()) {
 129       LOG(INFO) << "Ignoring source layer " << source_layer_name;
 130       continue;
 131     }
 132     LOG(INFO) << "Loading source layer " << source_layer_name;
 133     vector<Blob<Dtype> >& target_blobs = layers_[target_layer_id]->params();
 134     CHECK_EQ(target_blobs.size(), source_layer.blobs_size())
 135         << "Incompatible number of blobs for layer " << source_layer_name;
 136     for (int j = 0; j < target_blobs.size(); ++j) {
 137       target_blobs[j].FromProto(source_layer.blobs(j));
 138     }
 139   }
 140 }
 141
 142 template <typename Dtype>
 143 void Net<Dtype>::ToProto(NetParameter* param, bool write_diff) {
 144   param->Clear();
 145   param->set_name(name_);
 146   // Add bottom and top
 147   for (int i = 0; i < net_input_blob_indices_.size(); ++i) {
 148     param->add_bottom(blob_names_[net_input_blob_indices_[i]]);
 149   }
 150   for (int i = 0; i < net_input_blob_indices_.size(); ++i) {
 151     param->add_bottom(blob_names_[net_input_blob_indices_[i]]);
 152   }
 153   for (int i = 0; i < layers_.size(); ++i) {
 154     LayerConnection* layer_connection = param->add_layers();
 155   }
 156 }
 157
 158 INSTANTIATE_CLASS(Net);
 159
 160 }  // namespace caffe