caffe源码中已经帮我封装好了各种各样的layer，但是有时候现有的layer不能满足设计的网络要求，这个时候需要自己定义一个新的layer，本文参考here，进行简单讲解，具体方式如下：

一.创建.hpp文件

1.添加你的layer头文件置于 include/caffe/layers/ 下，比如include/caffe/layers/your_layer.hpp

2.your_layer继承选择继承layer.hpp, common_layers.hpp, data_layers.hpp, loss_layers.hpp, neuron_layers.hpp, 或者 vision_layers.hpp其中一种

3.重写virtual inline const char* type() const { return "YourLayerName"; }函数，这个的目的是为了在写net.prototxt时，layer{type："YourLayerName"}有所对应

4.根据自己layer的需要，对{*}blob部分方法进行重写，以此来限制bottom和top的blob个数。比如要是重写了 virtual inline int ExactNumBottomBlobs() const { return 1; }就表示限制bottom的blob为1

5.申明
virtual void LayerSetUp(const vector<Blob<Dtype>*>& bottom,const vector<Blob<Dtype>*>& top);
virtual void Reshape(const vector<Blob<Dtype>*>& bottom,const vector<Blob<Dtype>*>& top);
virtual void Forward_cpu(const vector<Blob<Dtype>*>& bottom,const vector<Blob<Dtype>*>& top);
virtual void Backward_cpu(const vector<Blob<Dtype>*>& top,const vector<bool>& propagate_down, const vector<Blob<Dtype>*>& bottom);

6.要是需要GPU加速，则需申明：
virtual void Forward_gpu(const vector<Blob<Dtype>*>& bottom,const vector<Blob<Dtype>*>& top);
virtual void Backward_gpu(const vector<Blob<Dtype>*>& top,const vector<bool>& propagate_down, const vector<Blob<Dtype>*>& bottom);

7.其他（根据算法需要的函数以及参数）

可以在/caffe/include/caffe/下找到许多对应的例子，比如inner_product_layer.hpp：

#ifndef CAFFE_INNER_PRODUCT_LAYER_HPP_
#define CAFFE_INNER_PRODUCT_LAYER_HPP_

#include <vector>

#include "caffe/blob.hpp"
#include "caffe/layer.hpp"
#include "caffe/proto/caffe.pb.h"

namespace caffe {

/**
 * @brief Also known as a "fully-connected" layer, computes an inner product
 *        with a set of learned weights, and (optionally) adds biases.
 *
 * TODO(dox): thorough documentation for Forward, Backward, and proto params.
 */
template <typename Dtype>
class InnerProductLayer : public Layer<Dtype> {
 public:
  explicit InnerProductLayer(const LayerParameter& param)
      : Layer<Dtype>(param) {}
  virtual void LayerSetUp(const vector<Blob<Dtype>*>& bottom,
      const vector<Blob<Dtype>*>& top);
  virtual void Reshape(const vector<Blob<Dtype>*>& bottom,
      const vector<Blob<Dtype>*>& top);

  virtual inline const char* type() const { return "InnerProduct"; }
  virtual inline int ExactNumBottomBlobs() const { return 1; }
  virtual inline int ExactNumTopBlobs() const { return 1; }

 protected:
  virtual void Forward_cpu(const vector<Blob<Dtype>*>& bottom,
      const vector<Blob<Dtype>*>& top);
  virtual void Forward_gpu(const vector<Blob<Dtype>*>& bottom,
      const vector<Blob<Dtype>*>& top);
  virtual void Backward_cpu(const vector<Blob<Dtype>*>& top,
      const vector<bool>& propagate_down, const vector<Blob<Dtype>*>& bottom);
  virtual void Backward_gpu(const vector<Blob<Dtype>*>& top,
      const vector<bool>& propagate_down, const vector<Blob<Dtype>*>& bottom);

  int M_;
  int K_;
  int N_;
  bool bias_term_;
  Blob<Dtype> bias_multiplier_;
  bool transpose_;  ///< if true, assume transposed weights
};

}  // namespace caffe

#endif  // CAFFE_INNER_PRODUCT_LAYER_HPP_

二.创建对应的.cpp文件

1 添加你的源文件置于 src/caffe/layers/下，比如 src/caffe/layers/your_layer.cpp

2.实现LayerSetUp方法(在这里你可以读取layer的参数，权重进行初始化等等)，该方法在layer::SetUp时候被调用，用于layer的初始化

3.实现Reshape 方法，根据bottom的shape，修改top的shape等等，也是在layer::SetUp时候被调用，用于layer的初始化

4.实现Forward_cpu和Backward_cpu 方法，前向传播计算loss和top，反向传播计算diff(梯度)

5.在文件末尾加上这两行代码(XXXLayer表示layer的类名)，以此在fayer_factory.hpp中注册了此layer以便于运行时的统一创建
INSTANTIATE_CLASS(XXXLayer);
REGISTER_LAYER_CLASS(XXX);

具体例子可参考here

三.创建.cu文件

1.如果需要gpu加速的话，那么你需要在src/caffe/layers/下创建.cu文件，比如src/caffe/layers/your_layer.cu

2.采用cuda语言编程，实现Forward_gpu和Backward_gpu方法，和.cpp文件中Forward_cpu和Backward_cpu 方法实现类似，需要把所有的cpu字样改成gpu

具体例子参考here

四.在caffe.proto添加your_layer的message

1.如果想要在net.prototxt中设置你的layer的参数的话，你需要在caffe.proto中定义，定义好之后，即可在forward或者backward的方法中获取到参数值，进行其他相关运算

一个简单的例子（InnerProductLayer ）如下：

message InnerProductParameter {
  optional uint32 num_output = 1; // The number of outputs for the layer
  optional bool bias_term = 2 [default = true]; // whether to have bias terms
  optional FillerParameter weight_filler = 3; // The filler for the weight
  optional FillerParameter bias_filler = 4; // The filler for the bias

  // The first axis to be lumped into a single inner product computation;
  // all preceding axes are retained in the output.
  // May be negative to index from the end (e.g., -1 for the last axis).
  optional int32 axis = 5 [default = 1];
  // Specify whether to transpose the weight matrix or not.
  // If transpose == true, any operations will be performed on the transpose
  // of the weight matrix. The weight matrix itself is not going to be transposed
  // but rather the transfer flag of operations will be toggled accordingly.
  optional bool transpose = 6 [default = false];
}

2.与此同时，在caffe.proto 的message LayerParameter中添加对应的消息,同时更新一下注释，表明下一个可用的数字大小，比如：

// LayerParameter next available layer-specific ID: 117 (last added: inner_product_param )
message LayerParameter {
...
...
...
  optional InnerProductParameter inner_product_param = 117;
...
...
...
}

五.编译

最后重新编译一下caffe代码即可

CAFFE_ROOT$
make clean
make all

Caffe学习之自定义创建新的Layer层

一.创建.hpp文件

二.创建对应的.cpp文件

三.创建.cu文件

四.在caffe.proto添加your_layer的message

五.编译

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