我正在尝试将一个预训练模型的大小为3x3x3的层'con_1‘的学习权重复制到一个新的层'con_1_1’中，这样新层的大小将是6x3x3 (6个通道)。实际上，我正在尝试复制3x3x3到6x3x3的权重。如何使用pycaffe完成此操作。
浏览 5提问于2016-08-10得票数 3
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有没有人知道所有重要的pycaffe命令都有一个小抄？到目前为止，我只通过Matlab界面和终端+ bash脚本使用caffe。
我想转到使用ipython，并完成ipython笔记本示例。
浏览 0提问于2015-09-03得票数 45
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我试图重塑一个卷积层的大小的一个卡夫莫德尔(这是一个后续问题的)。尽管有关于的教程，但它只展示了如何将权重参数从一个caffemodel复制到另一个相同大小的caffemodel。这就是我迄今为止尝试过的：net = caffe.Net/models/train.caffemodel',
浏览 4提问于2016-10-06得票数 3
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可以从pycaffe中读取咖啡因模型的BathNorm和Scale权重，它们分别是BatchNorm中的三个权重和Scale中的两个权重。我尝试将这些权重复制到pytorch BatchNorm中，代码如下： assert len(blobs) == 3, '{} layer我还尝试设置conv3_final_bn.weight=1和con
浏览 8提问于2019-04-12得票数 0
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我正在使用PyCaffe实现一个神经网络灵感来自VGG 16层网络。我想使用他们的提供的预先训练过的模型。通常，这是通过匹配层名来实现的。(model_root + 'VGG_ILSVRC_16_layers.caffemodel')solver.step(1)
第一行加载我的求解器原型，然后第二行从预训练模型(VGG_ILSVRC_16_layers.caffemodel)复制权重。To learn this la
浏览 0提问于2016-04-07得票数 4
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在我训练了一些CNN的权重之后，我决定使用相同的网络架构来做预测。我设置了数据batch_size = 64。我可以正确地运行pred_net.forward()函数，并且可以从blobs['prob']获得预测的类。pred_net = caffe.Net(pred_net_proto_file, '
浏览 3提问于2016-10-21得票数 3
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我正在尝试编译和运行发布的片段，这基本上是为了让我可视化网络内部(功能地图)。我已经成功地使用caffe分支编译了pycaffe和caffe-windows，并将caffe文件夹复制到了T:\Anaconda\Lib\site-packages文件夹中。---> 10 import caffe
----> 1 from .pycaffeimport <em
浏览 2提问于2016-01-18得票数 0
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与其使用可学习的滤波器，我更感兴趣的是具有固定预定义矩阵的卷积；例如sobel滤波器：因此，我将learning =0(因此它是固定的)设置为，内核大小=3设置为： name: "conv1" bottom: "data" param { lr_mult: 0 decay_mult: 0 } num_output: 10
ker
浏览 0提问于2018-04-19得票数 0
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data -> conv1_1 -> conv1_2 -> conv2_1 -> conv2_2 -> fc1 -> fc2 -> softmax
如何从现有层(如上面的fc1和fc2 )复制层参数？我知道通过使用caffe::net_spec，我们可以手动定义一个新的网络。但是caffe::net_spec不能从现有的层中指定一个层(例如：fc1)。
浏览 2提问于2016-02-16得票数 6
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-> densenet_1: input -> net_1_kernel -> other_layersnet_2将以512x512图像作为输入。在训练net
浏览 0提问于2018-09-12得票数 2
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############################################################################# flatNet = [] for param in net.parameters(): finalNet = np.array(finalNet)上面的函数以网络
浏览 0提问于2021-01-29得票数 0
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因为我的数据要复杂得多，所以我制作了一个更小的样本数据集(我留下了重塑以显示如何生成数据)。因此，在这种情况下：我要A，B，D在第1行和第3行此外，我还需要这些“独特”事件的计数。
还有两件事。第二，如果可能的话，我将在年份和1之间有一个名为加权的列，然后在计算这些唯一组合时，我将包括每个组合的权重。这并不重要，因为所有的权重都是小的正整数值，所以我可以在前面复制行以考虑权重，然后将唯一的对
浏览 2提问于2015-05-19得票数 4
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我写了一段代码，在CIFAR10或FMNIST上训练和评估CNN模型。cifar可以工作，但是当尝试在fmnist上使用我的函数时，我得到了错误: RuntimeError:给定的groups=1，大小为32，3，3，3的权重，期望input4，1，28，28有3个通道，
浏览 75提问于2021-06-14得票数 0
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102 b 20我如何在python和pandas中重塑和重塑呢？我试过使用pivot工具，但因为我复制了客户ID，所以它不起作用……customerID a b c
1 10non-null int64 CHANNEL DEFINITION 1228675 non-n
浏览 29提问于2018-02-25得票数 0
我有一个PyTorch模型(类Net)，以及它保存的权重/状态字典(net.pth)，并且我想在多处理环境中执行推理。我注意到我不能简单地创建一个模型实例，加载权重，然后与子进程共享模型(尽管我假设这是可能的，因为写时复制)。torch.no_grad(): y = model(x)
model = Net/net.pth&quo
浏览 26提问于2021-06-04得票数 0
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我希望在推理过程中访问权重数据以破坏权重中的位，并且我希望对每一次新的激活都以不同的方式破坏它们，因此不能脱机进行。如何在推理过程中访问和写入权重？我使用的是使用TF( vgg16 )编写的models回购的models模型，我在这里复制了一个片段： outputs_collect
浏览 2提问于2018-03-03得票数 2
多个贡献应该表示为边缘权重的增加，而不是创建多个边。if (!= c("A","B","C"))
net %v% "vertex.names" <-net,'edge.pid','ed
浏览 0提问于2016-09-15得票数 2
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类的数组正在损坏数据
、、、、
nodes; connection* connections; int inn; netcopy() net ret = net(inn, ut); ret.connlen = connlentest = net(2, 1);
net test2 = net(2,
浏览 1提问于2019-11-25得票数 1
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