如何在pyCaffe中实现Eltwise层
如何在pyCaffe中实现Eltwise层
提问于 2018-04-13 06:41:13
我正在尝试在PyCaffe中实现Eltwise层来求和2个输入。
我的目标是在原文中实现以下内容：
layer {
name: "eltwise_sum"
type: "Eltwise"
bottom: "v1"
bottom: "v2"
top: "v1_v2_sum"
eltwise_param { operation: SUM }
}我找不到任何关于如何在PyCaffe中做到这一点的文档，甚至谷歌示例。
net.v1_v2_sum = caffe.layers.Eltwise( net.v1,
net.v2,
name='eltwise_sum',
param ={'operation': 'SUM'}
)然而，我一直收到一个错误。我怀疑这是由于没有正确指定sum操作，但我找不到任何关于如何正确执行此操作的文档？
谢谢,
回答 2
Stack Overflow用户
发布于 2018-04-13 07:49:52
答案就在caffe.proto中。包含在图层中的每个参数都列在该文件中。对于Eltwise层，参数为operation、coeff、stable_prod_grad。参数operation采用3个值0、1或2，它们的映射由enum EltwiseOp定义。就参数name而言，您可以在LayerParameter中找到它。我找不到任何关于这方面的文档。这只是你在学习过程中学到的东西。我希望这能消除你的疑虑。
Stack Overflow用户
发布于 2018-04-13 07:15:20
显然，Eltwise执行的每个操作都有一个整数，1对应于sum，所以正确的实现是：
net.v1_v2_sum = caffe.layers.Eltwise( net.v1,
net.v2,
name='eltwise_sum',
operation = 1
)我通过反复试验弄明白了这一点。请参阅Parag S.Chandakkar的答案，了解如何从他们的git代码中理解这一点。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/49806879
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