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machine-learning - 如何通过Pycaffe获取图层的输出形状

转载作者：行者123 更新时间：2023-11-30 08:59:01

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标题已经包含完整的问题:如何使用 Pycaffe 获取 Caffe 模型给定层的输出形状？

我有一个 caffe.Net() 对象，现在我想要模型中特定层的输出形状。

最佳答案

给定图层名称，您可以通过以下方式获取其索引:

l_idx = list(net._layer_names).index(my_layer_name)

一旦你有了l_idx，你就可以获得它的输出(又名“top”):

tops = [(net._blob_names[bi], net.blobs[net._blob_names[bi]].data.shape) 
        for bi in list(net._top_ids(li))]

对于每个“top”，您都可以获得信息

for tn in tops:
  print "output name {} has shape {}".format(tn, net.blobs[tn].data.shape)

有关如何通过 pycaffe 接口(interface)访问网络结构的更详细示例可以在 here 找到.

关于machine-learning - 如何通过Pycaffe获取图层的输出形状，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/48039041/

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