如何在新版本caffe里添加新的一层

首先确定要添加的layer的类型，是common_layer 还是 data_layer 还是loss_layer,

neuron_layer, vision_layer

，这里的Wtf_Layer肯定是属vision_layer了，所以打开vision_layers.hpp

然后复制convolution_layer的相关代码，把类名还有构造函数的名字改为WtfLayer，如果没有用到GPU运算，那么把里面的带GPU的函数都删掉

2. 将Wtf_layer.cpp 添加到src\caffe\layers文件夹中，代码内容复制convolution_layer.cpp 把对应的类名修改（可以搜一下conv关键字，然后改为Wtf）

3. 假如有gpu的代码就添加响应的Wtf_layer.cu （这里不添加了）

4. 修改proto/caffe.proto文件，找到LayerType，添加WTF，并更新ID（新的ID应该是34）。假如说Wtf_Layer有参数，比如Convolution肯定是有参数的，那么添加WtfParameter类

5. 在layer_factory.cpp中添加响应的代码，就是一堆if ... else的那片代码

6. 这个可以不做，但是为了结果还是做一个，就是写一个测试文件，检查前向后向传播的数据是否正确。

如何在Caffe中配置每一个层的结构

最近刚在电脑上装好Caffe，由于神经网络中有不同的层结构，不同类型的层又有不同的参数，所有就根据Caffe官网的说明文档做了一个简单的总结。

1. Vision Layers

1.1 卷积层(Convolution)

类型：CONVOLUTION

例子

layers {

name: "conv1"

type: CONVOLUTION

bottom: "data"

top: "conv1"

blobs_lr: 1 # learning rate multiplier for the filters

blobs_lr: 2 # learning rate multiplier for the biases

weight_decay: 1 # weight decay multiplier for the filters

weight_decay: 0 # weight decay multiplier for the biases

convolution_param {

num_output: 96 # learn 96 filters

kernel_size: 11# each filter is 11x11

stride: 4 # step 4 pixels between each filter application

weight_filler {

type: "gaussian" # initialize the filters from a Gaussian

std: 0.01# distribution with stdev 0.01 (default mean: 0)

}

bias_filler {

type: "constant" # initialize the biases to zero (0)

value: 0

}

}

}

blobs_lr: 学习率调整的参数，在上面的例子中设置权重学习率和运行中求解器给出的学习率一样，同时是偏置学习率为权重的两倍。

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