兩人在train.prototxt頂斑點使用Python中caffe.NetSpec（）時

我使用caffe.NetSpec在Python定義和使用下面的代碼架構出口：兩人在train.prototxt頂斑點使用Python中caffe.NetSpec（）時

conv1_1 = L.Convolution(data,top='conv1_1',name='conv1_1', 
         convolution_param= 
         {'kernel_size':3,'num_output':64,'pad':1}, 
         param=[{'lr_mult':1, 'decay_mult':1}, 
           {'lr_mult':2,'decay_mult':0}])

但是，在生成時train.protxt，圖層中出現兩個頂部斑點如下：

layer { 
name: "conv1_1" 
type: "Convolution" 
bottom: "Data1" 
top: "Convolution1" 
top: "conv1_1" 
param { 
    lr_mult: 1 
    decay_mult: 1 
} 
param { 
    lr_mult: 2 
    decay_mult: 0 
} 
convolution_param { 
    num_output: 64 
    pad: 1 
    kernel_size: 3 
    } 
}

這是怎麼回事？謝謝

來源

2017-02-27 Saeed

@Shai：但是我希望top的名字是'conv1_1'。 – Saeed

@Shai：我只是堆疊一堆圖層，然後將最後一層添加到'to_proto'函數。這是一個非常深的網絡。你需要所有的代碼？請注意，所有圖層都會發生相同的行爲。 – Saeed

如何使用NetSpec()對象？

import caffe 

ns = caffe.NetSpec() # use this object to store the layers 
ns.data, ns.label = L.Data(name='data', ntop=2, 
          data_param={'source':'', 'batch_size': 32}) 
ns.conv1_1 = L.Convolution(ns.data, name='conv1_1', 
        convolution_param= 
        {'kernel_size':3,'num_output':64,'pad':1}, 
        param=[{'lr_mult':1, 'decay_mult':1}, 
          {'lr_mult':2,'decay_mult':0}]) 
print str(ns.to_proto()) # print the net stored in ns object

來源

2017-02-28 06:27:56 Shai

這有效！謝謝！ – Saeed

兩人在train.prototxt頂斑點使用Python中caffe.NetSpec（）時

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