问Caffe中层参数的动态修改

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您可以编写自己的get/set方法并将它们公开给python。在layer.hpp中：

virtual float GetParameter(const std::string param_name) {return -1;}
virtual void SetParameter(const std::string param_name, float val) {}

然后在希望动态获取/设置参数的层中重新定义这些方法。

最后一步是向python公开这些方法。在_caffe.cpp中为bp::class_<Layer...添加以下内容

.def("get_parameter", &Layer<Dtype>::GetParameter)
.def("set_parameter", &Layer<Dtype>::SetParameter)

我建议改变你对这个问题的看法。对于您提到的“动态修改的参数”，它依赖于什么？最常用的变量(我所面对的变量)是当前的迭代时间。例如，我希望每10000次减少一次参数值。基于此，当您使用该参数时，在层中应用函数来修改它。这与修改prototxt文件是一样的。

为了获得特定层中的迭代时间，我只是在这里放置了彼此的解决方案。它非常简单，与修改prototxt文件相比，它可能会大大减少您的工作负载。希望您能从这个解决方案中得到灵感，并将其应用到您的案例中。

https://stackoverflow.com/a/38386603/6591990

员额末尾的解决办法

我需要细化一个模型，因此我希望以编程的方式更改各个层的lr_mult参数。我的帮助搜索从这个线程的标题开始，谢天谢地在下面提到的题为“如何以编程方式修改prototxt？”的链接中结束。

https://github.com/BVLC/caffe/issues/4878

在text_format中的google中加载模型定义prototxt文件后，可以访问和修改这些参数。修改后的原型可以写成一个文件。