解释caffe中的静音层
Caffe是一个流行的深度学习框架，用于训练和部署神经网络模型。在Caffe中，静音层（Silence Layer）是一个特殊的层，它在网络中起到占位符的作用，不会对输入数据进行任何操作或计算。
静音层的主要目的是为了在网络中创建一个占位符，用于接收来自其他层的输入数据，但不对这些输入数据进行任何处理。它通常用于一些特定的网络结构或训练过程中，例如在某些层之间插入额外的数据传递路径，或者在训练过程中需要忽略某些输入数据。
静音层在网络中的位置通常是作为输入层或者某个特定层的输入，它的输出数据与输入数据完全相同，没有任何变化。这意味着静音层不会对网络的前向传播或反向传播过程产生任何影响。
在Caffe中，静音层的定义如下：
layer {
name: "silence"
type: "Silence"
top: "silence_output"
}在这个定义中，"silence"是层的名称，"Silence"是层的类型，"silence_output"是层的输出名称。
静音层在实际应用中的场景相对较少，但在某些特定的网络结构或训练过程中可能会有一定的用途。对于Caffe用户来说，了解静音层的概念和用法可以帮助他们更好地理解和使用这个深度学习框架。
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1回答
我一直在使用在Python语言中创建LMDB。本教程中的代码依赖于Caffe，即用于序列化数据的caffe.proto.caffe_pb2.Datum()对象。
然而，那些没有使用Caffe作为深度学习框架的人可能会发现仅仅为了使用protobuf而安装Caffe是一件单调乏味的事情。还存在哪些创建LMDB的其他方法？
浏览 36提问于2018-04-08得票数 1
1回答
我正在使用Caffe库来训练一个卷积神经网络(CNN)。但是，在将其应用到inner_product层之前，当使用concat层组合来自两个卷积层的输出时，我会得到以下错误。
F1023 15:14:03.867435 2660 net.cpp:788] Check failed: target_blobs[j]->shape() == source_blob->shape() Cannot share param 0 weights from layer 'fc1'; shape mismatch. Source param shape is 400 800
浏览 3提问于2015-10-23得票数 3
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我已经看到，研究人员正在Caffe的原始版本中添加一些功能，并根据需要使用这些层和功能，然后通过Github共享这些版本。如果我没有弄错的话，有两种方法:在添加了1)和Cuda版本的层后重新编译Caffe。2)为该功能编写了python代码，并在Caffe中将其称为python层。
根据我的研究问题，我想给咖啡添加一个新的图层。我真的不知道应该从哪一点开始编写新的层，以及应该考虑哪些步骤。
我的问题是：
( 1)是否有任何文件或学习材料可以用来书写这一层？
( 2)采用哪种增加新层的方法比较好？
我真的很感谢你的帮助和指导
非常感谢
浏览 4提问于2017-10-11得票数 2
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我试图用pycaffe创建resnet的train.protxt，并得到了以下错误：
文件"/data/hjy1312/Downloads/caffe-master/python/caffe/net_spec.py"，第140行，在_to_proto中
Inp._to_proto(图层，名称，自动名称)
文件"/data/hjy1312/Downloads/caffe-master/python/caffe/net_spec.py"，第97行，在_to_proto中
返回self.fn._to_proto(层、名称、自动名称)
文件"/data/hjy
浏览 3提问于2017-09-17得票数 0
2回答
我需要从现有的caffe模型中更新一个caffe模型，在该模型中我将删除最后两个层。需要减少caffe模型的大小，这样部署起来就更容易了，规模也更小了。假设我现有的caffe模型是A1.caffemodel，它有5卷积层和3完全连接层。我想从它生成一个新的模型，名为B1.caffemodel，它将有5卷积层和1完全连接层(最后2个fc层被丢弃)。
我感谢您所有有价值的建议和有用的代码片段。
浏览 7提问于2016-11-08得票数 2
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我有一个非常大的数据集，把它转换成一个用于Caffe的LMDB文件不是一个好主意。因此，我试图将其分割成小部分，并指定一个TXT文件，其中包含相应LMDB文件的路径。下面是我的数据层的一个例子：
layer {
name: "data"
type: "Data"
top: "data"
top: "label"
include {
phase: TRAIN
}
data_param {
source: "path/to/lmdb.txt"
batch_size: 256
backend: LMDB
}
}
这是
浏览 1提问于2017-08-28得票数 1
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我已经从给定的链接下载了一个模型
然后，我使用这段Python代码将这个模型转换成.mlmodel
导入核心工具coreml_model = coremltools.converters.caffe.convert('pose_iter_102000.caffemodel'，'pose_deploy.prototxt') coremltools.utils.save_spec(coreml_model，'my_model.mlmodel')
编译此代码后，会出现类似如下的错误
=================开始从咖啡馆到CoreML ====
浏览 0提问于2019-02-28得票数 0
我有一个Caffe模型，我试图使用importCaffeNetwork命令将它导入MATLAB中，该命令获取prototxt和caffemodel文件作为输入参数。
但是，我得到了以下错误：
池层“pool1”与MATLAB不兼容。Caffe计算输出大小为16 16 32，而MATLAB计算为15 15 32。
这一误差似乎与MATLAB和CAFFE中池层输出尺寸计算的差异有关，前者使用ceil，后者使用floor函数。
这是问题的真正根源吗？我能做些什么来解决这个问题？
浏览 1提问于2017-08-07得票数 0
2回答
我是Caffe的新手，在运行Caffe mnist示例时遇到问题。错误消息如下：
I0607 00:24:12.260156 3593 net.cpp:67] Memory required for data: 0
I0607 00:24:12.260167 3593 layer_factory.hpp:75] Creating layer mnist
F0607 00:24:12.260180 3593 layer_factory.hpp:79] Check failed: registry.count(type) == 1 (0 vs. 1) Unknown layer type:
浏览 0提问于2015-06-08得票数 0
1回答
理解咖啡厅图书馆
、、、
我正在努力理解。为此，我一步一步地运行feature_extraction.cpp和classification.cpp。
在这些cpp文件中，我发现了layers, prototxt file, caffemodel, net.cpp, caffe.pb.cc, caffe.pb.h文件。
我知道caffe是用不同的层次形成的。因此，图层文件夹中的图层文件被使用。
prototxt文件是指特定网络的结构，如googlenet网、alexnet等，不同的网络有不同的结构。
caffemodel是使用caffe库对特定类型的网状结构进行训练的模型。
那些net.cpp，caffe.pb.cc是
浏览 5提问于2017-02-14得票数 1
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我目前正尝试在caffe中实现我自己的丢失层，并且在尝试这样做的同时，使用其他层作为参考。然而，令我困惑的是top[0]->cpu_diff()在Backward_cpu中的使用。我将使用EuclideanLossLayer作为参考。这是我的问题
据我理解，top[0]->cpu_diff()保存了下一层的错误导数，但是如果没有其他层，它是如何初始化的呢？因为它在EuclideanLossLayer中使用而不执行任何检查：
const类型alpha =符号* top->cpu_diff() /底->num()；
同样，在EuclideanLossLayer中，使
浏览 2提问于2015-06-28得票数 8
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我用Caffe训练了一个神经网络模型：
/home/f/caffe-master/build/tools/caffe train -solver=/media/my_solver.prototxt
然后，我在验证集上对所学习的模型打分：
/home/f/caffe-master/build/tools/caffe test -model=/media/my_train_test.prototxt
-weights model.caffemodel -iterations 100
但是，在Caffe中，如何
浏览 4提问于2015-07-10得票数 1
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我想使用以下卷积神经网络：
用制作的caffe
对于具有visual 2013、CUDA 7.5、cudNN 4和python支持的windows 10。
现在，当我给两个网络中的任何一个打电话时
net = caffe.Net('xyz.prototxt', 'xyz.caffemodel', caffe.TEST)
我得到以下错误：
Error parsing text-format caffe.NetParameter: 43:85: Unknown enumeration value of "CROP" for field "
浏览 3提问于2016-09-10得票数 7
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当我尝试使用coremltools将一个模型从Caffe转换为Core ML模型时，我得到了以下结果：
================= Starting Conversion from Caffe to CoreML ======================
Layer 0: Type: 'Data', Name: 'data'. Output(s): 'data', 'label'.
WARNING: Skipping Data Layer 'data' of type 'Data'. I
浏览 17提问于2017-07-28得票数 0
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我想修改ImageNet的caffe模型，如下所述：
由于时态网的输入信道数与空间网的输入信道数不同(20vs.3)，我们将第一层的ImageNet模型滤波器平均在信道上，然后将平均结果复制20倍作为时态网的初始化。
我的问题是如何取得上述结果？我如何打开caffe模型才能对其进行这些更改？
我读了网络手术指南，但它没有涵盖所需的程序。
谢谢你的帮助！
AMayer
浏览 5提问于2016-12-08得票数 6
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我正在尝试构建一个使用图像数据的神经网络的最小示例，这是我使用caffe库从CSV文件中准备的。
我的原型如下: wine_train.prototxt
name:"wineclass"
layers {
name: "data"
type: "IMAGEDATA"
top: "data"
top: "label"
image_data_param {
source: "examples/wine/test.txt"
batch_size: 10
}
浏览 3提问于2017-03-05得票数 2
1回答
我正在研究深度学习，并试图使用CAFFE- Python实现它。谁能告诉我们如何在输入层中为每个节点分配权重，而不是在caffe中使用权重填充器？
浏览 0提问于2017-06-07得票数 4
1回答
有什么方法可以方便地使用Caffe快照来预测新的图像吗？
我所说的“容易”是指：
不需要手工将train.prototxt更改为deploy.prototxt，也不需要仔细考虑。
不将文件转换为LMDB (或其他类似的格式)，只使用简单的图像文件(没有任何文件名列表或其他内容)。
只使用python代码(不使用CLI)
我根据Caffe的例子训练了一个二进制分类网络。我把MNIST改为分类2类，它训练得很好。但是现在我已经完成了对网络的训练，生成了快照(包含“snapshot.caffemodel”和“solver.caffemodel”)，我一直在研究如何使用这个快照来预
浏览 4提问于2016-06-20得票数 4
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我想学习如何编写caffe python层。
但是我只找到像这样非常简单的层的例子。
如何编写带有可训练参数的python caffe？
例如，如何编写一个全连接的python层？
浏览 4提问于2016-01-27得票数 1
在caffe中，我必须在编译时选择设置USE_CUDNN := 1。我将用.hpp和.cpp代码(没有.cu)写一个新的层。如果我没有写cuda代码(.cu)，我还能使用我的层吗？例如，我将使用engine=CAFFE设置图层
浏览 0提问于2017-08-03得票数 1
1回答
我从Caffe开始，mnist的例子运行得很好。
我的列车和标签数据为data.mat。(我有300个包含30个特性的培训数据，标签是保存在(-1, +1)中的data.mat)。
然而，我不太明白我如何能够使用caffe实现自己的数据集？
有一步一步的教程可以教我吗？
非常感谢！如有任何建议，将不胜感激！
浏览 0提问于2015-12-13得票数 1
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我有一个预先训练过的图像分类模型保存在caffe中，该模型有望得到灰度(单通道)图像。我想在一个只向模型提供RGB(三个通道)输入的工具中使用这个模型。不可能改变这个工具提供图像的方式，所以我想在输入层之前添加一个层，它只将输入转换成一个通道，这在caffe中是可能的吗？怎么做呢？
如果可能的话，我正在寻找一种不需要定义新层的解决方案。
请注意，我有模型的".prototxt“和".weights”文件。
我以前在tensorflow做过类似的事情，但我不知道这在caffe中是否可行，也没有在网上找到太多的材料。
浏览 4提问于2022-07-04得票数 0
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我在尝试将MXNet模型转换为Caffe模型时遇到了一个问题。我在MXNet中找到了一个定义为"op"="mean“的节点操作，这在Caffe中似乎没有得到很好的支持。
MXNet Node:
{
"op": "mean",
"name": "mean0",
"attr": {
"axis": "(2, 3)",
"keepdims": "True"
},
"inputs&#
浏览 0提问于2018-03-08得票数 0
我想知道如何在Caffe中将测试结果(预测标签)的输出保存到文件中？
除了Caffe在屏幕上报告的平均准确率之外，我还想详细看看标签。
谢谢你，萨曼
浏览 0提问于2015-12-17得票数 1
1回答
在Caffe中保存输出图像
、、、、
我对使用caffe框架非常陌生。我有一个工作在图像上的网络。它将图像作为输入并输出图像。为了保存输出图像，caffe是否有必须包含的层？
谢谢。
浏览 1提问于2017-12-27得票数 1
2回答
我已经成功地安装了太妃糖。所有测试都进行得很好。当我试图使用数据训练一个示例( hdf5 )时，我会出错。我在某个论坛上读到它与glog有关。
*** Aborted at 1465829389 (unix time) try "date -d @1465829389" if you are using GNU date ***
PC: @ 0x7fb5bd59d754 (unknown)
*** SIGSEGV (@0xc0) received by PID 17515 (TID 0x7fb5bf7ae780) from PID 192; st
浏览 0提问于2016-06-13得票数 0
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我试图从Jeff的Caffe的经常重新定位清理分支运行LRCN示例。我已经从主分支安装了最新的caffe版本。据我所知，Caffe现在支持LSTM层。但是当我运行解算器时，我会得到这个错误。字段的名字是错的吗？如果是，那么正确的字段名是什么，我如何找到caffe层参数&字段名供将来使用？
我还尝试以recurrent_param的参数名运行，但仍然得到相同的错误。
浏览 1提问于2017-03-13得票数 0
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1回答
Caffe和Tensorflow中的反卷积层有什么区别？在Tensoroflow中，有两种填充模式：“相同”和“有效”，哪一种与Caffe中使用的填充模式相同？
例如，在Tensorflow中，反卷积层是：
decv = slim.convolution2d_transpose(in_layer, num_outputs=256, kernel_size=[8, 8], stride=4, padding='VALID', scope='decv')
而在Caffe中，它是：
layer {
name: "decv"
type:
浏览 11提问于2017-12-16得票数 1
1回答
理解咖啡厅图书馆
、、、、
我使用库进行深度学习。
我有点搞不懂图书馆是如何运作的。
我所理解的是
net.cpp, net.h中的API是用户应用程序的接口。
net.cpp, net.h使用来自caffe.pb.cc, caffe.pb.h的API。
我困惑的是
(1) caffe/src/caffe/layers和caffe.pb.cc, caffe.pb.h中各层之间的关系是什么？
(2)这类NetParameter inside caffe.pb.h是做什么的?它的目的是什么？
(3)这个caffe.pb是做什么用的？
浏览 1提问于2017-08-02得票数 0
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我正在阅读caffe的图层源代码，但我有以下问题：
Layer::SetLossWeights函数在做什么？我知道，在Layer类中，有一个loss_变量，用于文档：
在目标函数中，指示每个顶块是否有一个非零权重的向量。
他们有什么关系吗？
在caffe.proto文件中，LayerParameter loss_weight只用于丢失层，对吗？
非常感谢。
浏览 4提问于2017-03-29得票数 1
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目前，在Caffe中开发了大量的深度学习模式，而不是tensorflow。如果我想用tensorflow重写这些模型，怎么开始？我对咖啡的结构不熟悉。在我看来，有些文件只存储模型体系结构。我的猜测是，我只需要了解这些架构设计并将其转化为Tensorflow。输入/输出/培训无论如何都要重写。这想法有意义吗？
我看到一些Caffe实现也需要黑进原来的Caffe框架到C++级别，并做一些修改。我不确定在什么样的场景下，Caffe模型开发人员需要这么深入？如果我只想在Tensorflow中重新实现他们的模型，我是否需要检查他们的C++修改，这些修改有时根本没有文档记录。
我知道有一些Caffe转换工
浏览 0提问于2016-11-02得票数 3
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我从下载了一个GitHub项目，发现它没有"BN"层。
我想将它添加到caffe代码中，但遇到以下错误：
src/caffe/REGISTER_LAYER_CLASS/batch_norm_layer.cpp:250:31: error:宏"REGISTER_LAYER_CLASS“需要2个参数，但给定的REGISTER_LAYER_CLASS(BatchNorm)只需要1个参数；
请问如何解决？
浏览 5提问于2017-10-24得票数 1
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1回答
打扰一下，我有问题要用caffe来处理高清数据吗？我尝试用以下步骤在Kaggle数据上运行一个示例
使用h5py将其转换为h5数据。(我使用caffe-example.py转换)
然后修改lenet_train_test_prototxt并对其进行训练。我对这一步完全不知所措。
我在这里做的唯一改变就是
layer {
name: "mnist"
type: "HDF5Data"
top: "data"
top: "label"
include {
phase: TRAIN
}
浏览 0提问于2015-07-24得票数 2
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我试着从视频帧创建一个实时预测程序。所有代码都由opencv备份。然而，我训练了一个caffe模型，我试着用这个的caffe。它不支持opencv在内存中转换图像。我怎么才能在外面做呢？在最初的caffe中，有一个解决方案是，但不能将其应用于此windows版本。
浏览 2提问于2014-12-31得票数 1
试图在我自己的数据集上训练LeNet。我从我的长一维矢量数据集中生成了HDF5文件，并创建了HDF5数据层，如下所示:与生成HDF5时一样，我将顶部的blobs命名为blobs。
name: "Test_net"
layer {
name: "data"
type: "HDF5Data"
top: "Inputdata"
top: "label"
hdf5_data_param {
source:"~/*_hdf5_train.txt"
batch_size: 3
浏览 6提问于2016-10-06得票数 0
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1回答
如果您使用的是自定义python层，并且假设您在python中正确地编写了类，那么假设类名为"my_ugly_custom_layer"；并且在linux命令行接口中执行caffe，
如何确保caffe知道如何找到为您的层编写类的文件？您只是将.py文件放在与train.prototxt?相同的目录中吗？
或
如果在python中编写了自定义类，则需要使用python包装器接口？。
浏览 0提问于2017-08-29得票数 1
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1回答
在像这样的Caffe中定义python层时，有voc_dir、split、random等字段，其中一些字段据说是从caffe.Layer类继承的。
但是，在哪里可以找到caffe.Layer类的定义呢？搜索了Caffe的文档，但是它们提供的解释很少，并且在查看了代码库中的几个目录之后，没有找到它。
浏览 6提问于2017-09-24得票数 1
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以咖啡馆的为例。
它包含sample，以单词layer开头，描述.prototxt文件中的相应行。它还包含来自caffe.proto的片段。
这个链接的手册页面或多或少是详细的和有帮助的。其他的没有那么冗长，例如。
我的问题是-如何使用给定的caffe.proto摘录在我的.prototxt中构造相应的layer
其中描述的是caffe.proto和.prototxt之间的对应关系
同样的问题也出现在caffe.proto中的许多其他条目上：NetParameter、TransformationParameter、...
浏览 12提问于2017-08-09得票数 1
1回答
在python中，当我想使用caffe从一个层获取数据时，我有以下代码
input_image = caffe.io.load_image(imgName)
input_oversampled = caffe.io.resize_image(input_image, self.net.crop_dims)
prediction = self.net.predict([input_image])
caffe_input = np.asarray(self.net.preprocess('data', prediction))
self.ne
浏览 5提问于2015-01-27得票数 2
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我安装了首席执行官，不评论
WITH_PYTHON_LAYER=1
在'Makefile.config'中
当我在net.prototxt中使用python数据层时，它说
未知层类型: Python
为了在python接口中交叉检查它，我尝试了
import caffe
from caffe import layers as L
L.Python()
这似乎是可行的，没有错误。问题出在哪里？
浏览 1提问于2017-02-07得票数 1
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我已经尝试运行了很长一段时间了，在解决了多个错误之后，我被困在了这个-
当我运行命令时
./build/tools/caffe train -solve SqueezeNet/SqueezeNet_v1.0/solver.prototxt
我得到了
I0723 16:26:58.532799 11108 layer_factory.hpp:77] Creating layer data
F0723 16:26:58.629655 11108 db_lmdb.hpp:15] Check failed: mdb_status
== 0 (2 vs. 0) No such file or dire
浏览 1提问于2017-07-23得票数 2
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我想调试一个在nsight上为caffe(.cpp，.cu，.hpp)编写的新层，我想知道通常您会为该层编写一个测试并调试包含main的test.cpp并调用新的层吗？我是否应该在caffe中编写类似于层测试文件的内容？
浏览 0提问于2018-01-22得票数 0
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我定义了一个新的caffe层，包括new_layer.cpp、new_layer.cu、new_layer.hpp和caffe.proto中的相关params。当我训练这个模型时，它说：
new_layer不需要反向计算
但是，我确实定义了backward_cpu和backward_gpu。我试图将lr_mult设置为0。但是，应该在哪里为自定义层定义lr_mult呢？除此之外，还有其他方法让我的自定义层执行反向传播吗？
浏览 0提问于2019-07-17得票数 1
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1回答
我使用将caffe模型转换为torch。最后我要删除丢失层，并添加其他火炬层，我可以删除.prototxt文件中的层并“训练”模型以获取.caffemodel文件并导入torch吗？
模型使用lmdb类型数据，当我使用net:forward(input)对模型进行训练时，模型只使用数据层中定义的数据而不是input数据。那么如何训练使用lmdb数据的模型呢？
caffe模型有一些自定义层，所以我不能使用loadcaffe在torch中加载模型
浏览 8提问于2017-09-18得票数 0
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1回答
多层损失咖啡豆
、、、、
在使用Caffe时，我观察到，在prototxt文件中可以有几个丢失层。
我相信Caffe会从合并损失中计算出梯度，并利用它来调整网络的权重。
这是正确的吗？
浏览 0提问于2016-07-25得票数 1
我喜欢caffe，但是gpu内存caffe的使用量大于mxnet(我用memonger在ResNet-50中进行测试)。是否有任何想法，方向或替代定制caffe为我减少gpu内存caffe使用量。想法和方向已经足够了，我将尽量详细地加以落实。
浏览 3提问于2016-09-17得票数 2
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我使用这个命令在caffe中对我的ConvNet进行基准测试：
./build/tools/caffe time -model models/own_xx/deploy.prototxt -weights examples/RSR_50k_all_1k_db/snapshot_iter_10000.caffemodel -gpu=0
它运行良好，并生成以以下内容结尾的输出：
I0426 16:08:19.345427 15441 caffe.cpp:377] Average Forward pass: 13.5549 ms.
I0426 16:08:19.345484 15441 caffe.
浏览 2提问于2016-04-26得票数 3
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我从Github下载了caffe源代码，并将其编译为C++静态库，并使用该静态库测试了OpenCV人脸检测Caffe模型，但库报告了以下错误：
[libprotobuf ERROR D:\ThirdPartyLibrary\protobuf\src\google\protobuf\text_format.cc:296] Error parsing text-format caffe.NetParameter: 984:14: Message type "caffe.LayerParameter" has no field named "norm_param".
浏览 87提问于2019-03-28得票数 1
1回答
咖啡豆未知底水珠
、、、
我正在与caffe框架合作，我想培训下一个网络：
当我执行下一个命令时：
caffe列车--解决器solver.prototxt
它抛出的错误：
`F0802 14:31:54.506695 28038 insert_splits.cpp:29] Unknown bottom blob 'image' (layer 'conv1', bottom index 0)
*** Check failure stack trace: ***
@ 0x7ff2941c3f9d google::LogMessage::Fail()
@ 0x7ff
浏览 10提问于2016-08-02得票数 0
回答已采纳
我希望能够将Tensorflow模型转换为Caffe模型。
我在谷歌上搜索，但我只能找到从caffe到tensorflow的转换器，但没有相反的结果。
有没有人知道怎么做？
谢谢，艾维
浏览 3提问于2016-12-14得票数 28
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