如何在 CNTK 序列中添加两层答案

【问题标题】：How to add two layers within a CNTK Sequential如何在 CNTK 序列中添加两层
【发布时间】：2017-09-15 07:44:13
【问题描述】：

我目前正在使用 CNTK 重新实现 Jonathan Longs FCN8-s 的 TensorFlow 实现。虽然 TensorFlow 同时对我来说非常熟悉，但我在使用 Microsoft 的 CNTK 方面还非常缺乏经验。我阅读了一些 CNTK Github 教程，但现在我想在 upscore 层中添加 pool4_score 。在 TensorFlow 中我会简单地使用 tf.add(pool4_score, upscore1) 但在 CNTK 中我必须使用 Sequentials（对吗？）所以我的代码看起来像：

with default_options(activation=None, pad=True, bias=True):
    z = Sequential([
        For(range(2), lambda i: [
            Convolution2D((3,3), 64, pad=True, name='conv1_{}'.format(i)),
            Activation(activation=relu, name='relu1_{}'.format(i)),
        ]),
        MaxPooling((2,2), (2,2), name='pool1'),

        For(range(2), lambda i: [
            Convolution2D((3,3), 128, pad=True, name='conv2_{}'.format(i)),
            Activation(activation=relu, name='relu2_{}'.format(i)),
        ]),
        MaxPooling((2,2), (2,2), name='pool2'),

        For(range(3), lambda i: [
            Convolution2D((3,3), 256, pad=True, name='conv3_{}'.format(i)),
            Activation(activation=relu, name='relu3_{}'.format(i)),
        ]),
        MaxPooling((2,2), (2,2), name='pool3'),

        For(range(3), lambda i: [
            Convolution2D((3,3), 512, pad=True, name='conv4_{}'.format(i)),
            Activation(activation=relu, name='relu4_{}'.format(i)),
        ]),
        MaxPooling((2,2), (2,2), name='pool4'),

        For(range(3), lambda i: [
            Convolution2D((3,3), 512, pad=True, name='conv5_{}'.format(i)),
            Activation(activation=relu, name='relu5_{}'.format(i)),
        ]),
        MaxPooling((2,2), (2,2), name='pool5'),

        Convolution2D((7,7), 4096, pad=True, name='fc6'),
        Activation(activation=relu, name='relu6'),
        Dropout(0.5, name='drop6'),

        Convolution2D((1,1), 4096, pad=True, name='fc7'),
        Activation(activation=relu, name='relu7'),
        Dropout(0.5, name='drop7'),

        Convolution2D((1,1), num_classes, pad=True, name='fc8')

        ConvolutionTranspose2D((4,4), num_classes, strides=(1,2), name='upscore1')
        # TODO:
        # conv for pool4_score with (1x512) and 21 classes
        # combine upscore 1 and pool4_score
    ])(input)

我读到有一个combine 方法.. 但我没有找到如何在顺序中使用它的示例。那么如何使用 CNTK 实现tf.add 方法呢？

非常感谢！

【问题讨论】：

标签： python tensorflow computer-vision cntk

【解决方案1】：

您可以使用 C.plus 或 +，在这种情况下，您需要拆分序列才能到达要添加的层。

例如以下：

z = Sequential([Convolution2D((3,3), 64, pad=True),
                MaxPooling((2,2), (2,2))])(input)

相当于：

 z1 = Convolution2D((3,3), 64, pad=True)(input)
 z2 = MaxPooling((2,2), (2,2))(z1)

你现在可以做 z1 + z2。

【讨论】：