【发布时间】:2016-05-27 09:09:25
【问题描述】:
我对 Caffe 的主要抱怨是,尽管文档中有一些示例,但没有明确的参考指南。这尤其适用于 Python 接口(如果有参考指南,那就太好了),也适用于 prototxt。看来要正确使用 Caffe,用户必须已经是 Google Protobuf 和 CUDA 方面的专家。不好意思承认我在这两件事上都没有经验。
那么我如何在 Python 界面中查找内容(如函数签名、各种变量的支持值等)?从this example可以看出,我们可以在Python中创建一个数据层,如下所示。
n.data, n.label = L.Data(batch_size=batch_size, backend=P.Data.LMDB, source=lmdb,
transform_param=dict(scale=1./255), ntop=2)
这很好,因为之后我们可以将我们用 Python 制作的网络导出到prototxt。然而,问题是我不知道如何制作一个稍微不同的数据层(例如,使用不同的参数或不同的后端),而且似乎无处可查这些东西。例如,如何使用 PyCaffe 代码在prototxt 中构造以下层?
layer {
name: "image"
type: "HDF5Data"
top: "image"
include {
phase: TRAIN
}
hdf5_data_param {
source: "./training_data_paths.txt"
batch_size: 64
}
}
我在哪里查找要调用的 (Python) 函数以及它们采用的参数以及参数的有效值是什么?我在Caffe Users' Group 上问过基本相同的问题,但没有人回答。
【问题讨论】:
标签: python neural-network deep-learning caffe pycaffe