【ncnn】源码阅读理解(三)—

1. blobs容量如何得来

在ncnn网络初始化参数的时候，有两个vector容器，

std::vector<Blob> blobs;
std::vector<Layer*> layers;

blobs是每个网络层输出的数据容器

这里我们以squeeze模型为例，说明blobs的容量是怎么确定的。

squeezenet blobs的数据容量为83，为红色矩形框的和。

2. layer.bottom 和layer.top

某层网络在前向推理的时候，需要知道从blobs中哪里取数据，然后放到哪里，这里会对每个layer的bottom和top进行赋值

layer->bottoms[i] = bottom_blob_index;               // 将这层网络的输入，索引到上一层网络的输入
layer->tops[i] = blob_index;

3. 某层网络的参数不同

通过layer->load_param，从配置文件中读取配置参数。layer是一个指针，指向数据层，卷积层，池化层等。
但是不同层具有不同的参数。这里以输入层和卷积层为例：

// input layer
int Input::load_param(FILE* paramfp)
{int nscan = fscanf(paramfp, "%d %d %d",&size[0], &size[1], &size[2]);if (nscan != 3){fprintf(stderr, "Input load_param failed %d\n", nscan);return -1;}return 0;
}// convolution layer
int Convolution::load_param(FILE* paramfp)
{int nscan = fscanf(paramfp, "%d %d %d %d %d %d %d",&num_output, &kernel_size, &dilation, &stride, &pad, &bias_term,         // 读取卷积层的参数，共7个参数，最后一个是参数个数&weight_data_size);if (nscan != 7){fprintf(stderr, "Convolution load_param failed %d\n", nscan);return -1;}return 0;
}

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【ncnn】源码阅读理解(三)——blobs

1. blobs容量如何得来

2. layer.bottom 和layer.top

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