neural-network - caffe:模型定义:使用 caffe.NetSpec() 编写具有不同阶段的同一层

Question

我想用python设置一个caffe CNN，使用caffe.NetSpec()界面。虽然我看到我们可以把测试网放在 solver.prototxt , 我想写在model.prototxt具有不同的相位。例如，caffe model prototxt实现两个不同阶段的数据层:

layer {
  name: "data"
  type: "Data"
  top: "data"
  top: "label"
  include {
    phase: TRAIN
  }
....
}
layer {
  name: "data"
  type: "Data"
  top: "data"
  top: "label"
  include {
    phase: TEST
  }
....
}

我应该如何在 python 中获得这样的实现？

Answer 1

尽管已经给出了几个答案，但没有一个涵盖更真实的场景，您甚至不知道(在编写代码时)层的名称。例如，当您从较小的 block 组装网络时，您不能编写:

n.data = L.Data(#...
n.test_data = L.Data(#...

因为该 block 的每个下一个实例化都会覆盖 data和 test_data (或 batchnorm ，它更有可能被放入 block 中)。

幸运的是，您可以通过 __getitem__ 分配给 NetSpec 对象。 ，像这样:

layer_name = 'norm{}'.format(i) #for example
n[layer_name + '_train'] = L.Data(#...
n[layer_name + '_test']  = L.Data(#...