Caffe学习之自定义创建新的Layer层

caffe源码中已经帮我封装好了各种各样的layer，但是有时候现有的layer不能满足设计的网络要求，这个时候需要自己定义一个新的layer，本文参考here，进行简单讲解，具体方式如下：

一.创建.hpp文件

1.添加你的layer头文件置于 include/caffe/layers/ 下，比如include/caffe/layers/your_layer.hpp

2.your_layer继承选择继承layer.hpp, common_layers.hpp, data_layers.hpp, loss_layers.hpp, neuron_layers.hpp, 或者 vision_layers.hpp其中一种

3.重写virtual inline const char* type() const { return "YourLayerName"; }函数，这个的目的是为了在写net.prototxt时，layer{type："YourLayerName"}有所对应

4.根据自己layer的需要，对{*}blob部分方法进行重写，以此来限制bottom和top的blob个数。比如 要是重写了 virtual inline int ExactNumBottomBlobs() const { return 1; }就表示限制bottom的blob为1

5.申明
virtual void LayerSetUp(const vector<Blob<Dtype>*>& bottom,const vector<Blob<Dtype>*>& top);
virtual void Reshape(const vector<Blob<Dtype>*>& bottom,const vector<Blob<Dtype>*>& top);
virtual void Forward_cpu(const vector<Blob<Dtype>*>& bottom,const vector<Blob<Dtype>*>& top);
virtual void Backward_cpu(const vector<Blob<Dtype>*>& top,const vector<bool>& propagate_down, const vector<Blob<Dtype>*>& bottom);

6.要是需要GPU加速，则需申明：
virtual void Forward_gpu(const vector<Blob<Dtype>*>& bottom,const vector<Blob<Dtype>*>& top);
virtual void Backward_gpu(const vector<Blob<Dtype>*>& top,const vector<bool>& propagate_down, const vector<Blob<Dtype>*>& bottom);

7.其他（根据算法需要的函数以及参数）

可以在/caffe/include/caffe/下找到许多对应的例子，比如inner_product_layer.hpp：

#ifndef CAFFE_INNER_PRODUCT_LAYER_HPP_
#define CAFFE_INNER_PRODUCT_LAYER_HPP_

#include <vector>

#include "caffe/blob.hpp"