定制层步骤

[English]

Conv2D、DepthwiseConv2D 等 ESP-DL 实现的层由 include/layer/dl_layer_base.hpp 中的基础层 Layer 派生而来。Layer 类只有一个成员变量，即名称 name。如果没有用到 name，可以不必定制 Layer 类的派生层，但为了保持代码一致，我们推荐派生。

本文档中的示例不可运行，仅供参考。如需可运行的示例，请参考 include/layer 文件夹中的头文件，其中包括 Conv2D、DepthwiseConv2D、Concat2D 等层。

由于层的输入和输出都是张量，请务必阅读 张量，了解常量的相关内容。

下面开始定制层吧！

步骤 1：从 Layer 类派生层

从 Layer 类派生一个新层（示例中命名为 MyLayer），并根据要求定义成员变量、构造函数和析构函数。不要忘记初始化基类的构造函数。

class MyLayer : public Layer
{
private:
    /* private member variables */
public:
    /* public member variables */
    Tensor<int16_t> output; /*<! output of this layer */

    MyLayer(/* arguments */) : Layer(name)
    {
        // initialize anything frozen
    }

    ~MyLayer()
    {
        // destroy
    }
};

步骤 2：实现 build()

通常一层会有一个或多个输入和一个输出。build() 现有如下作用：

  • 更新输出形状:

    输出形状由输入形状决定，有时也受系数形状的影响。比如，Conv2D 的输出形状由输入形状、过滤器形状、步幅和扩张决定，但输入形状可能会变化。一旦输入形状改变，输出形状也应有相应改变。build() 的第一个作用是根据输入形状更新输出形状。

  • 更新输入填充:

    Conv2D、DepthwiseConv2D 等二维卷积层中，输入张量可能需要填充。正如输出形状一样，输入填充也由输入形状决定，有时受系数形状影响。比如，Conv2D 层的输入填充由输入形状、过滤器形状、步幅、扩张和填充类型决定。build() 的第二个作用是根据待填充输入张量的形状更新输入填充。

build() 不仅限于以上两个作用。所有根据输入所做的更新都可由 build() 实现。

class MyLayer : public Layer
{
    // ellipsis member variables
    // ellipsis constructor and destructor

    void build(Tensor<int16_t> &input)
    {
        /* get output_shape according to input shape and other configuration */
        this->output.set_shape(output_shape); // update output_shape

        /* get padding according to input shape and other configuration */
        input.set_padding(this->padding);
    }
};

步骤 3：实现 call()

在 call() 中实现层推理。请注意：

class MyLayer : public Layer
{
    // ellipsis member variables
    // ellipsis constructor and destructor
    // ellipsis build(...)

    Tensor<feature_t> &call(Tensor<int16_t> &input, /* other arguments */)
    {
        this->output.calloc_element(); // calloc memory for output.element

        /* implement operation */

        return this->output;
    }
};