参考答案

参考回答:

总体来说，caffe是通过Layer

Caffe中卷积运算的原理

俗话说，一图胜千言，首先先给出原理示意图，为了方便理解，这里以二维核为例

滑动窗口在图像中每滑动一个地方，将图像中该滑动窗口图像展开为一列，所有列组成图中的滑动窗口矩阵，这里假设pad=1,stride=1,K=3,则滑动窗口矩阵每行大小为W*H,一共K*K行.

每个核展开为一行，N个核形成的核矩阵大小为N*K*K。

最后将核矩阵和滑动窗口矩阵相乘，每一行就是一个特征图，N个卷积核形成N个特征图。

扩展到三维核

caffe支持多GPU并行了，原理比较简单，就是每个GPU分别算一个batch，n个GPU，实际的batchsize就是n*batch，比如原来用一个GPU，batchsize设置成256，现在用4个GPU，把batchsize设置成64，和原来的一个GPU的运算是等价的。

实际使用的时候基本不用设置，和原来一样编译好就可以用了。命令就是在-gpu 后面对多个GPU号用逗号隔开，比如-gpu 1,2,3,4 就是同时使用1-4共4个GPU，GPU编号可以不连续，或者直接用-gpu all，就是使用所有的GPU。

Caffe是数据并行的。