1.
slice：在某一个维度，按照给定的下标，blob拆分成几块。比如要拆分channel，总数50，下标为10,20,30,40，那就是分成5份，每份10个channel，输出5个layer。
concat：在某个维度，将输入的layer组合起来，是slice的逆过程。
split：将blob复制几份，分别给不同的layer，这些上层layer共享这个blob。
tile：将blob的某个维度，扩大n倍。比如原来是1234，扩大两倍变成11223344。
reduction：将某个维度缩减至1维，方法可以是sum、mean、asum、sumsq。
reshape：这个很简单，就是matlab里的reshape。
eltwise：将几个同样大小的layer，合并为1个，合并方法可以是相加、相乘、取最大。
flatten：将中间某几维合并，其实可以用reshape代替。
https://blog.csdn.net/u014696921/article/details/52452973
2.https://github.com/sunshineInmoon/Tools
No1.CreatImagelist.py
这个不是出自我的手，但是却非常有用，可以产生带标签的图片路径列表
No2.dir_to_picture.py
这个主要功能是将分好类的图片（在多个文件夹中）重新整理到一个文件夹中，便于删除
No3.extract_feacture.py
这个的主要功能是批量提取图片的特征，并将特征保存成文件
No4.feature_class.py
这个也是特征分类，但是这个每张图片都一一对比，如果数据量小可以，如果数据量大这个脚本太浪费时间
No5.Math.py 里就两个函数计算1、计算cos距离；2、比较两个数的大小
No6.text_process.py
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函数：name_convert（）
功能：采集到的图片名字命名时是字符型，将其转换成000000001形式
另外进行比例缩放到128*128，同时转成灰度图
输入的参数：dir_name 只存放图片的文件夹名字
dir_name_save 保存结果文件夹
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函数：creat_imagelist_NoLabel()
功能：是把一个文件夹下所有图片写进一个imagelist.txt文件中
输入参数：dir_path 存放图片的文件夹
imagelist_path,保存路径
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函数：clean_image()
功能：人脸检测后把没有检测到的人脸剔除
输入参数：imagelist—人脸检测后的路劲列表
dir_path_save—保存路径
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函数：CreatImageListWithLabel()
功能：创建caffe imagelist.txt 文件，此文件带标签
输入参数：dir_path 图片路径，一般为保存很多子文件夹的跟文件夹路径
imgelist 输出文件路径默认是当前文件夹下
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函数：load()
函数功能：将一个文本文件中的特征读取到一个list中
输入参数：file_path—-文本文件路径
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函数：Pic_Num()
功能：统计文件夹中图片的数量
输入参数：dir_path—-保存图片的文件夹路径
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函数：ReName（）
功能：重新按顺序命名文件，用在对个别文件删除后，对文件重新排序命名
输入参数：dir_path—-包含文件（无文件夹的）的文件夹路径
No7.Visualize.py 网络权重可视化，未完
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函数：vis_square()
函数功能：一个显示辅助函数
输入参数：data
out—-保存图片的路径
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函数：VisualWeights()
函数功能：根据层名字显示相应的权重
输入参数：layer_name—-层名字
net—-初始化后的网络
out—-保存图片的路径
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函数：VisualWeight()
函数功能：根据层名字显示相应的权重
输入参数：layer_name—-层名字
net—-初始化后的网络
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函数：VisualBlob()
函数功能：可视化Blob
输入参数：net—-初始化后的网络
layer_name—-层的名字
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函数：VisualBlobs()
函数功能：保存所有Blobs
输入参数：net—-初始化后的网络
out—-保存路径
”’
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函数：VisualLayerShape()
函数：显示层的名字和形状
输入参数：net—-初始化后的网络
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函数：VisualLayerWeightShape()
函数功能：显示各层权重的形状
输入参数：net—-初始化后的网络
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No8.Picture.py
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函数：Resize（）
函数功能：批量调整图片大小
输入参数：dir_path—-文件库路径
new_h，new_w—-新图片的高度和宽度
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函数：DataAugment（）
函数功能：扩大数据量
输入参数：dir_path—-图片库路径
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No9.draw.py
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函数：Draw（）
函数功能：绘制WU_lfw_test.py 产生的result.txt文件的图
输入参数：file_path
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函数：Draw_His（）
函数功能：计算图片库的一些统计信息，并画出直方图
输入参数：dir_path
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No10.CreatValSet.py
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函数：TestPair（）
函数功能：随机产生验证集对，来测试网络性能
输入参数：dir_path—-验证集库
class_num—-验证集的类别
leftlist—-left.txt 路径
rightlist—-right.txt 路径
label—-标签路径
pos_num—-正样本数量
neg_num—-负样本数量
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No11.LfwTest.py 在lfw库上测试模型
No12.process.py
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函数：renamedir（）
函数功能：重命名文件夹，按一定顺序
输入参数：dir_path—-包含子文件夹的路径
start —-开始序号
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函数：Rmovedir（）
函数功能：删除文件夹中文件少于一定数量的文件夹
输入参数：dir_path—-包含子文件夹的路径
num—-阈值，将文件数量小于等于num的文件夹删掉
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函数： Romvepath（）
函数功能：删除一个imagelist中不存在的路径
输入参数：inputlist,outputlist
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函数：Rmovepath_pair()
函数功能：成对删除文件中不存在的路径
输入参数：input1,input2,inlabel,output1,output2,outlabel
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函数：TestPair（）
函数功能：从数据库中挑选正负样本
输入参数：dir_path—-存放图片库路径
class_num—-类别数量
neg_num—-负样本数
pos_num—-正样本数
leftlist
rightlist
label
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函数：Select_K_MaxMin()
函数功能：输出文件夹中图片数量最多或最小的前K个文件夹路径
输入参数：dir_path—-图片库路径
model—-选择最大还是最小默认
K—-前K个
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