caffe2
Nets
nets本质上是计算图。为了保持前后一致性保留名称Net(同时也向神经网络致敬)。网络由多个operators组成,类似于一段程序由一系列命令组成。
当我们讨论nets时候,我们通常也讨论BlobReference,它是一个对象,包装了一个字符串,所以我们可以做简单的运算符链接操作。
创建一个基本上等同于下面python数学的网络。
X=np.random.randn(2,3)
W=np.random.randn(5,3)
b=np.ones(5)
Y=X*W^T+b
我们将一步一步的展示这个过程,caffe2的core.Net是NetDef协议缓冲区的包装类。
当创建一个网络时,其底层protocol buffer基本上为空,创建网络并展示proto内容。
net=core.Net("my_first_net")
print("Current network proto:\n\n{}".format(net.proto()))
Results:
Current network proto:
name:"my_first_net"
创建一个blob,命名X,使用GaussianFill填充一些随机数据。
X=net.GaussianFill( [], [“x”], mean=0.0, std=1.0, shape=[2,3], run_once=0)
print(“New network proto:\n\n{}”.format(net.proto()))
New network proto:name: "my_first_net"
op {output: "X"name: ""type: "GaussianFill"arg {name: "std"f: 1.0}arg {name: "run_once"i: 0}arg {name: "shape"ints: 2ints: 3}arg {name: "mean"f: 0.0}
}
你可能已经观察到这和之前的core.CreateOperator调用有一些不同。基本上,当我们有一个网络,你可以直接创建一个运算符并将它添加到网络里。本质上,如果你调用net.SomeOp,SomeOp是一个注册的运算符类型的字符串,可以翻译成:
op = core.CreateOperator("SomeOp", ...)
net.Proto().op.append(op)
你可能会想X是什么,X是一个BlobReference,它基本上记录了两件事情:
通过str(X)查看X的名字
_from_net记录net的创建,但是大多是时候你不需要它。
我们来验证一下 另外,请记住,我们实际上并没有运行任何东西,所以X只包含一个符号。 不要指望现在得到任何数值。
print("Type of X is:{}".format(type(X)))
print("The blob name is: {}".format(str(X)))
Type of X is: <class 'caffe2.python.core.BlobReference'>
The blob name is: X
继续创建W和b。
W=net.GaussianFill([],['W'],mean=0.0, std=1.0, shape=[5,3],run_once=0)
b = net.ConstantFill([], ["b"], shape=[5,], value=1.0, run_once=0)
由于BlobReference对象知道从哪个网络生成,除了从网络创建运算符之外,还可以从BlobReferences创建运算符,我们以这种方式创建FC运算符。
Y=X.FC([W,b],["Y"])
等价于:
Y=net.FC([X,W,b],["Y"])
看一下目前的网络
print ("Current network proto:\n\n{}".format(net.Proto))
Current network proto:name: "my_first_net"
op {output: "X"name: ""type: "GaussianFill"arg {name: "std"f: 1.0}arg {name: "run_once"i: 0}arg {name: "shape"ints: 2ints: 3}arg {name: "mean"f: 0.0}
}
op {output: "W"name: ""type: "GaussianFill"arg {name: "std"f: 1.0}arg {name: "run_once"i: 0}arg {name: "shape"ints: 5ints: 3}arg {name: "mean"f: 0.0}
}
op {output: "b"name: ""type: "ConstantFill"arg {name: "run_once"i: 0}arg {name: "shape"ints: 5}arg {name: "value"f: 1.0}
}
op {input: "X"input: "W"input: "b"output: "Y"name: ""type: "FC"
}
太冗长了吗? 我们尝试将其可视化为图形。 Caffe2为此提供了极小的图形可视化工具。 我们来看看在ipython中。
from caffe2.python import net_drawer
from IPython import display
graph=net_drawer.GetPydotGraph(net,rankdir="LR")
display.Image(graph.create_png(),width=800)
我们定义一个Net,但是没有任何执行。上面的网络本质上就是一个保留网络定义的protobuf。实际运行网路时,发生了下面的情况:
从protobuf实例化一个C++网络对象;
调用实例网络的Run()函数。
在做任何操作之前,我们应该调用ResetWorkspace()先把工作区变量清除掉。
使用python有两种方式运行网路,下面的例子展示第一种方式。
- Using workspace.RunNetOnce(), which instantiates, runs and immediately destructs the network.
- A little bit more complex and involves two steps: (a) call workspace.CreateNet() to create the C++ net object owned by the workspace, and (b) use workspace.RunNet() by passing the name of the network to it.
workspace.ResetWorkspace()
print("Current blobs in the workspace: {}".format(workspace.Blobs()))
workspace.RunNetOnce(net)
print("Blobs in the workspace after execution: {}".format(workspace.Blobs()))
#Let's dump the contents of blobs
for name in workspace.Blobs():print("{}:\n{}".format(name, workspace.FetchBlob(name)))
Current blobs in the workspace: []
Blobs in the workspace after execution: ['W', 'X', 'Y', 'b']
W:
[[-0.96537346 0.42591459 0.66788739][-0.47695673 2.25724339 -0.10370601][-0.20327474 -3.07469416 0.47715324][-1.62159526 0.73711687 -1.42365313][ 0.60718107 -0.50448036 -1.17132831]]
X:
[[-0.99601173 -0.61438894 0.10042733][ 0.23359862 0.15135486 0.77555442]]
Y:
[[ 1.76692021 0.07781416 3.13944149 2.01927781 0.58755434][ 1.35693741 1.14979863 0.85720366 -0.37135673 0.15705228]]
b:
[ 1. 1. 1. 1. 1.]
第二种方式创建网络并运行它。
- ResetWorkspace();
- CreateNet(net_object);
- RunNet(net_name).
workspace.ResetWorkspace()
print("Current blobs in the workspace: {}".format(workspace.Blobs()))
workspace.CreateNet(net)
workspace.RunNet(net.Proto().name)
print("Blobs in the workspace after execution:{}"format(workspace.Blobs()))
for name in workspace.Blobs():print("{}:\n{}".format(name, workspace.FetchBlob(name)))
Current blobs in the workspace: []
Blobs in the workspace after execution: ['W', 'X', 'Y', 'b']
W:
[[-0.29295802 0.02897477 -1.25667715][-1.82299471 0.92877913 0.33613944][-0.64382178 -0.68545657 -0.44015241][ 1.10232282 1.38060772 -2.29121733][-0.55766547 1.97437167 0.39324901]]
X:
[[-0.47522315 -0.40166432 0.7179445 ][-0.8363331 -0.82451206 1.54286408]]
Y:
[[ 0.22535783 1.73460138 1.2652775 -1.72335696 0.7543118 ][-0.71776152 2.27745867 1.42452145 -4.59527397 0.4452306 ]]
b:
[ 1. 1. 1. 1. 1.]
RunNetOnce和RunNet之间有一些区别,但主要区别在于计算时间开销。 由于RunNetOnce涉及到将protobuf序列化以在Python和C之间传递并实例化网络,所以运行可能需要更长时间。 在这种情况下,我们看看什么是开销
# It seems that %timeit magic does not work well with
# C++ extensions so we'll basically do for loops
start=time.time()
for i in range(1000):workspace.RunNetOnce(net)
end=time.time()
print("Run time per RunNetOnce:{}".format((end-start)/1000))start = time.time()
workspace.CreateNet(net)
for i in range(1000):workspace.RunNet(net.Proto().name)
end = time.time()
print('Run time per RunNet: {}'.format((end - start) / 1000))
Results:
Run time per RunNetOnce: 0.000364284992218
Run time per RunNet: 4.42600250244e-06
Nets这部分就ok了,翻译水平有限,如有翻译不恰当之处,请留言。(^__^) 嘻嘻……
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