Pycaffe:如何在 python 层中创建自定义权重?
Pycaffe: How to create custom weights in a python layer?
我已经在网络和 caffe 源代码中搜索了一段时间,没有任何解决方案可言,但在自定义应用程序神经网络中,我正在构建一些 。正向传递和反向传递在功能上运行良好,我可以在我的设置例程中创建自定义权重参数,但尽管我可能会尝试,但我无法让 caffe 为我的图层设置 "official" 权重。这当然会允许更好的快照、更容易的求解器实现等。
知道我在这里遗漏了什么吗?
[编辑:来自如下所示图层的代码。为简洁起见,删除了一些内容。该层的目的是为来自卷积层的扁平化激活过滤器添加颜色]
def setup(self, bottom, top):
global weights
self.weights = np.random.random((CHANNELS))
def reshape(self, bottom, top):
top[0].reshape(1,2*XDIM,2*YDIM)
def forward(self, bottom, top):
arrSize = bottom[0].data.shape
#Note: speed up w/ numpy ops for this later...
for j in range(0, 2*arrSize[1]):
for k in range(0, 2*arrSize[2]):
# Set hue/sat from hueSat table.
top[0].data[0,j,k] = self.weights[bottom[0].data[0,int(j/2),int(k/2)]]*239
def backward(self, top, propagate_down, bottom):
diffs = np.zeros((CHANNELS))
for i in range(0,300):
for j in range(0,360):
diffs[bottom[0].data[0,i/2,j/2]] = top[0].diff[0,i,j]
#stand in for future scaling
self.weights[...] += diffs[...]/4
是来自未来的我!以下是如何解决您的问题:
最近在 Caffe 中实现了 blob 添加 Python。这是一个执行此操作的示例层:
class Param(caffe.Layer):
def setup(self, bottom, top):
self.blobs.add_blob(1,2,3)
self.blobs[0].data[...] = 0
def reshape(self, bottom, top):
top[0].reshape(10)
def forward(self, bottom, top):
print(self.blobs[0].data)
self.blobs[0].data[...] += 1
def backward(self, top, propagate_down, bottom):
pass
要访问差异,只需使用 self.blobs[0].diff[...] 即可。求解器将处理其余部分。有关详细信息,请参阅 https://github.com/BVLC/caffe/pull/2944
我已经在网络和 caffe 源代码中搜索了一段时间,没有任何解决方案可言,但在自定义应用程序神经网络中,我正在构建一些
知道我在这里遗漏了什么吗?
[编辑:来自如下所示图层的代码。为简洁起见,删除了一些内容。该层的目的是为来自卷积层的扁平化激活过滤器添加颜色]
def setup(self, bottom, top):
global weights
self.weights = np.random.random((CHANNELS))
def reshape(self, bottom, top):
top[0].reshape(1,2*XDIM,2*YDIM)
def forward(self, bottom, top):
arrSize = bottom[0].data.shape
#Note: speed up w/ numpy ops for this later...
for j in range(0, 2*arrSize[1]):
for k in range(0, 2*arrSize[2]):
# Set hue/sat from hueSat table.
top[0].data[0,j,k] = self.weights[bottom[0].data[0,int(j/2),int(k/2)]]*239
def backward(self, top, propagate_down, bottom):
diffs = np.zeros((CHANNELS))
for i in range(0,300):
for j in range(0,360):
diffs[bottom[0].data[0,i/2,j/2]] = top[0].diff[0,i,j]
#stand in for future scaling
self.weights[...] += diffs[...]/4
是来自未来的我!以下是如何解决您的问题:
最近在 Caffe 中实现了 blob 添加 Python。这是一个执行此操作的示例层:
class Param(caffe.Layer):
def setup(self, bottom, top):
self.blobs.add_blob(1,2,3)
self.blobs[0].data[...] = 0
def reshape(self, bottom, top):
top[0].reshape(10)
def forward(self, bottom, top):
print(self.blobs[0].data)
self.blobs[0].data[...] += 1
def backward(self, top, propagate_down, bottom):
pass
要访问差异,只需使用 self.blobs[0].diff[...] 即可。求解器将处理其余部分。有关详细信息,请参阅 https://github.com/BVLC/caffe/pull/2944