【发布时间】：2017-06-18 18:35:16
【问题描述】：
我现在正在阅读 caffe 源代码。
我对 LayerSetUp 和 Reshape 方法感到困惑。
有些层有这两种方法，有些层有一种或没有……
为什么？谁能给我解释一下？
【问题讨论】：
标签： machine-learning neural-network deep-learning caffe
【发布时间】：2017-06-18 18:35:16
【问题描述】：
LayerSetUp 在加载网络时被调用一次。它的目的是
(a) 验证该层具有正确数量的输入/输出 blob
(b) 从prototxt中读取层的参数
(c) 初始化内部参数
另一方面，Reshape 用于为参数和输出 blob 分配内存，即使在网络设置后也可以调用。例如，检测网络改变输入形状是很常见的，因此Reshapeing 所有后续的 blob。
【讨论】：