Caffe 可变批量大小

Question

我知道如果我有如下输入层，我的网络将接收维度 (1,1,100,100).

的 blob

layer {
  name: "data"
  type: "Input"
  top: "data"
  input_param {
    shape {
      dim: 1
      dim: 1
      dim: 100
      dim: 100
    }
  }
}

我应该怎么做才能使第一个维度（输入批量大小）可变？这样我就可以将不同大小的网络批量输入？

Answer 1

您可以在调用 forward() 方法之前重塑网络。所以如果你想要一个变量 batch_size，你应该每次都重塑。这可以在您使用的任何界面（C、python、MATLAB）中完成。

在python中是这样的：

net.blobs['data'].reshape(BATCH_SIZE, CHANNELS, HEIGHT, WIDTH)
net.reshape()
net.forward()

提示：我相信 net.reshape() 是可选的，网络会在执行转发操作之前调用它。

Answer 2

除了 AHA 的答案，在 c++ 中它就像

Blob<float>* input_layer = net_->input_blobs()[0];
input_layer->Reshape(batch_size, input_layer->shape(1), input_layer->shape(2), input_layer->shape(3));
net_->Reshape();

Caffe 可变批量大小

Caffe variable batch size

neural-network

caffe