#python #tensorflow #caffe
#python #тензорный поток #caffe
Вопрос:
В примере deep dream с использованием tensorflow здесь код ссылается на модель inception5h, разработанную Google. Однако исходный код из Google здесь использует caffe, а не tensorflow, вероятно, потому, что тогда не существовало tensor flow. Как получается, что одна и та же модель может использоваться двумя разными фреймворками? В ‘deploy.prototxt’, распространяемом вместе с моделью bvlc_googlenet.caffemodel, перечислены многие уровни свертки, но реализация тензорного потока той же модели не ссылается на них и, похоже, использует гораздо меньше слоев.
Если я получу предварительную модель без файла ‘deploy.prototxt’, как я могу определить, сколько слоев имеет модель и как ссылаться на них?
Комментарии:
1. Что вы подразумеваете под ссылкой на слой?
2. посмотрите в файл prototxt, и вы поймете, что я имею в виду. Там указаны все слои в модели.
3. В Caffe
net.forward()возвращает dictionary . Вы можете использовать имя слоя в качестве индекса, чтобы получить выходные данные требуемого слоя, напримерnet.forward()["mylayer"].
Ответ №1:
Если я получу предварительно подготовленную модель без файла ‘deploy.prototxt’, как я могу определить, сколько слоев имеет модель
Вы можете визуализировать свою модель, используя draw_net.py скрипт, поставляемый с caffe.