使用 Python 层时，Caffe blob 中的“num”和“count”参数有什么区别？答案

【问题标题】：What is the difference between the `num` and `count` parameters in a Caffe blob when using a Python layer?使用 Python 层时，Caffe blob 中的“num”和“count”参数有什么区别？
【发布时间】：2017-06-08 17:21:31
【问题描述】：

在 Caffe 中的 Python 层的 Euclidean Loss Example 中，有 bottom[0].num 和 bottom[0].count 的用法。

看来两者的意思完全一样。

来自 Caffe blob.hpp，有同名的函数定义为：

inline int count() const { return count_; }

和

inline int num() const { return LegacyShape(0); }

count_ 似乎在跟踪 blob 中的元素数量，这似乎也是 num() 返回的值。

是这样吗？我可以互换使用它们吗？

【问题讨论】：

标签： python caffe

【解决方案1】：

根据these Caffe docs，num 是“已弃用的旧版形状访问器编号：改用 shape(0)。”

另一方面，count 是所有维度的乘积。

所以，num 为您提供了许多元素，每个元素可能有多个通道、高度和宽度。 count 是值的总数。他们应该只在shape 中的每个维度都是 1 时才同意，shape(0) 除外。

【讨论】：

【解决方案2】：

@Kundor 已经给出了很好的答案。我会放一个代码sn-p，它的输出在这里供以后仍然有困惑的人使用。而且如您所见，count() 方法更像是让步，num() 与height() width() 一起显示尺寸。

#include <vector>
#include <iostream>
#include <caffe/blob.hpp>

using namespace std;
using namespace caffe;

int main(int argc, char *argv[])
{
    Blob<float> blob;
    cout << "size: " << blob.shape_string() << endl;

    blob.Reshape(1, 2, 3, 4);

    cout << "size: " << blob.shape_string() << endl;

    auto shape_vec = blob.shape();
    cout << "shape dimension: " << shape_vec.size() << endl;
    cout << "shape[0] " << shape_vec[0] << endl;
    cout << "shape[1] " << shape_vec[1] << endl;
    cout << "shape[2] " << shape_vec[2] << endl;
    cout << "shape[3] " << shape_vec[3] << endl;

    cout << "shape(0) " << blob.shape(0) << endl;
    cout << "shape(1) " << blob.shape(1) << endl;
    cout << "shape(2) " << blob.shape(2) << endl;
    cout << "shape(3) " << blob.shape(3) << endl;
    // cout << "shape(4) " << blob.shape(4) << endl;

    cout << "cout() test \n";
    cout << "num_axes() " << blob.num_axes() << endl; // 4
    cout << "cout() " << blob.count() << endl; // 24
    cout << "cout(0) " << blob.count(0) << endl; // 24
    cout << "cout(1) " << blob.count(1) << endl; // 24
    cout << "cout(2) " << blob.count(2) << endl; // 12
    cout << "cout(3) " << blob.count(3) << endl; // 4
    cout << "cout(4) " << blob.count(4) << endl;
    // cout << "cout(5) " << blob.count(5) << endl; // start_axis <= end_axis(5 vs. 4)

    // legacy interface
    cout << "num() " << blob.num() << endl;
    cout << "channels() " << blob.channels() << endl;
    cout << "height() " << blob.height() << endl;
    cout << "width() " << blob.width() << endl;

    return 0;
}

输出：

size: (0)
size: 1 2 3 4 (24)
shape dimension: 4
shape[0] 1
shape[1] 2
shape[2] 3
shape[3] 4
shape(0) 1
shape(1) 2
shape(2) 3
shape(3) 4
cout() test
num_axes() 4
cout() 24
cout(0) 24
cout(1) 24
cout(2) 12
cout(3) 4
cout(4) 1
num() 1
channels() 2
height() 3
width() 4

【讨论】：