在 Caffe 中将 100x9 广播到 100x9x1x1 numpy 数组进行计算的正确方法
Correct way to broadcast a 100x9 to a 100x9x1x1 numpy array for computation in Caffe
我正在尝试使用 python 包装器将我自己的数据输入到 caffe 模型中。我从 HDF5 读取数据作为一个尺寸为 100x9 的 numpy 数组。但是对于模型的输入，我使用以下代码：
input_ = np.zeros((100,9,1,1), dtype=np.float32)
net.forward(**{net.inputs[0]:input_})
所以基本上我需要从 100x9 数组中填写 input_。
以下是将 100x9 数组转换为 100x9x1x1 数组的方法：
x = np.zeros((100,9))
y = x[:,:,np.newaxis,np.newaxis]
我正在尝试使用 python 包装器将我自己的数据输入到 caffe 模型中。我从 HDF5 读取数据作为一个尺寸为 100x9 的 numpy 数组。但是对于模型的输入，我使用以下代码：
input_ = np.zeros((100,9,1,1), dtype=np.float32)
net.forward(**{net.inputs[0]:input_})
所以基本上我需要从 100x9 数组中填写 input_。
以下是将 100x9 数组转换为 100x9x1x1 数组的方法：
x = np.zeros((100,9))
y = x[:,:,np.newaxis,np.newaxis]