caffe2: Ops, Helper Function 以及 brew 介绍。

Ops，Helper Funtions 以及 Brew是 caffe2中用来表示神经网络 layer的三个重要概念。下面我们对三者进行介绍。

1. Ops

Ops是operators的缩写，代表Op的集合。FC Op 是全连接层 （与上一层所有神经元链接，与下一层所有神经元链接）Op，可以通过下面的方式创建FC Op：

model.net.FC([blob_in, weights, bias], blob_out)

或者使用下面的方式进行layer复制：

model.net.Copy(blob_in, blob_out)

2.Helper Function

使用Op来新建layer还是挺麻烦的，因为我们需要手动初始化此layer的w以及b。

model = model_helper.ModelHelper(name="train")
# initialize your weight
weight = model.param_init_net.XavierFill(
    [],
    blob_out + '_w',
    shape=[dim_out, dim_in],
    **kwargs, # maybe indicating weight should be on GPU here
)
# initialize your bias
bias = model.param_init_net.ConstantFill(
    [],
    blob_out + '_b',
    shape=[dim_out, ],
    **kwargs,
)
# finally building FC
model.net.FC([blob_in, weights, bias], blob_out, **kwargs)

Helper
Function可以帮助我们解决w，b初始化，layer定义等问题，所以我们可以使用helper
function来创建layer。

fcLayer = fc(model, blob_in, blob_out, **kwargs) 

3. brew

brew是Helper Fucntion的集合，对于创建layer来说比Helper Function更简单。对于创建FC layer 来说我们可以通过一句brew命令：

brew.fc(model, blob_in, blob_out, ...)

看起来好像和Helper Function差不多，但是对于更加复杂的模型来说brew更加简单。

4. 自定义Helper Function

我们可以通过下面的方式自定义HF。

 

def my_super_layer(model, blob_in, blob_out, **kwargs):
"""
   100x faster, awesome code that you'll share one day.
"""

brew.Register(my_super_layer)
brew.my_super_layer(model, blob_in, blob_out)