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我正在考虑构建一个具有更多输入层的更大网络，该网络将由批处理中所有相应的 reshape 输入分辨率组成。请让我知道这是否可行，如果这是最有效的方法是什么？
例如:3x160x160 + 3x48x48 + 3x128x128 | | | 其余网络 | | | 输出
最佳答案
Caffe 进程 Blobs :这些是 N 维数组，因此单个批处理中所有元素的维度必须具有相同的形状(您可以在批处理之间 reshape )。
但是，如果您要对批处理中的所有输入使用相同的多个形状，即，您将拥有像 Nx3x160x160 + Nx3x48x48 + 这样的输入Nx3x128x128，然后您可以创建三个输入层(每个形状一个)并在每次迭代时为网络提供三种类型的 Blob 。
关于python - caffe 可以同时接收一批不同分辨率的输入吗？如果是这样怎么办？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/50843139/
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