LeNet 模型为例
由 Caffe 的 lenet_deploy.prototxt 文件转换得到
name: “LeNet”
layer {
name: “data”
type: “Input”
top: “data”
input_param { shape: { dim: 1 dim: 1 dim: 28 dim: 28 } }
}
layer {
name: “conv1”
type: “Convolution”
bottom: “data”
top: “conv1”
param {
lr_mult: 1
}
param {
lr_mult: 2
}
convolution_param {
num_output: 20
kernel_size: 5
stride: 1
weight_filler {
type: “xavier”
}
bias_filler {
type: “constant”
}
}
}
layer {
name: “pool1”
type: “Pooling”
bottom: “conv1”
top: “pool1”
pooling_param {
pool: MAX
kernel_size: 2
stride: 2
}
}
layer {
name: “conv2”
type: “Convolution”
bottom: “pool1”
top: “conv2”
param {
lr_mult: 1
}
param {
lr_mult: 2
}
convolution_param {
num_output: 50
kernel_size: 5
stride: 1
weight_filler {
type: “xavier”
}
bias_filler {
type: “constant”
}
}
}
layer {
name: “pool2”
type: “Pooling”
bottom: “conv2”
top: “pool2”
pooling_param {
pool: MAX
kernel_size: 2
stride: 2
}
}
layer {
name: “ip1”
type: “InnerProduct”
bottom: “pool2”
top: “ip1”
param {
lr_mult: 1
}
param {
lr_mult: 2
}
inner_product_param {
num_output: 500
weight_filler {
type: “xavier”
}
bias_filler {
type: “constant”
}
}
}
layer {
name: “relu1”
type: “ReLU”
bottom: “ip1”
top: “ip1”
}
layer {
name: “ip2”
type: “InnerProduct”
bottom: “ip1”
top: “ip2”
param {
lr_mult: 1
}
param {
lr_mult: 2
}
inner_product_param {
num_output: 10
weight_filler {
type: “xavier”
}
bias_filler {
type: “constant”
}
}
}
layer {
name: “prob”
type: “Softmax”
bottom: “ip2”
top: “prob”
}
param 文件：
7767517
9 9
Input data 0 1 data 0=28 1=28 2=1
Convolution conv1 1 1 data conv1 0=20 1=5 2=1 3=1 4=0 5=1 6=500
Pooling pool1 1 1 conv1 pool1 0=0 1=2 2=2 3=0 4=0
Convolution conv2 1 1 pool1 conv2 0=50 1=5 2=1 3=1 4=0 5=1 6=25000
Pooling pool2 1 1 conv2 pool2 0=0 1=2 2=2 3=0 4=0
InnerProduct ip1 1 1 pool2 ip1 0=500 1=1 2=400000
ReLU relu1 1 1 ip1 ip1_relu1
InnerProduct ip2 1 1 ip1_relu1 ip2 0=10 1=1 2=5000
Softmax prob 1 1 ip2 prob 0=0
第一行：版本信息
数值为此 param 文件的版本
ncnn 相关源码说明：
int magic = 0;
fscanf(fp, “%d”, &magic);
if (magic != 7767517)
{
fprintf(stderr, “param is too old, please regenerate\n”);
return -1;
}
第二行：层与数据交换结构数量
第一个数字：层（layer）的数量
第二个数字：数据交换结构（blob）的数量
ncnn 相关源码说明：
// parse
int layer_count = 0;
int blob_count = 0;
fscanf(fp, “%d %d”, &layer_count, &blob_count);
第三行及以下：相关层的具体信息
input 层比较特殊一点
前 4 个值的含义固定：
（1）层类型
（2）层名称
（3）输入数据结构数量（bottom blob）
（4）输出数据结构数量（top blob）
后面跟有三个不同类型的值，严格按照顺序排序：
（1） 网络输入层名（一个层可能有多个输入，则有多个网络输入层名）
（2） 网络输出层名（一个层可能有多个输出，则有多个网络输出层名）
（3）特殊参数(可能没有)： 一种是 k=v 的类型；另一种是 k=len,v1,v2,v3….（数组类型）。该层在 ncnn 中是存放到 paramDict 结构中，不同类型层，各种参数意义不一样。
以第一个卷积层为例
层类型：Convolution
层名称：conv1
输入数据结构数量：1
输出数据结构数量（top blob）：1
网络输入层名：data
网络输出层名：conv1
特殊参数 1：0=20，num_output: 20
特殊参数 2：1=5，kernel_size: 5
特殊参数 3：2=1，stride: 1
特殊参数 4：3=1
特殊参数 5：4=0
特殊参数 6：5=1
特殊参数 7：6=500，该层的参数量，5*5*1*20=500
