Caffe::net 重塑答案

【问题标题】：Caffe::net reshapeCaffe::net 重塑
【发布时间】：2017-07-26 19:52:01
【问题描述】：

我正在尝试在C++ 在caffe 中实现deepdream（我想在android 中运行它）。 googlenet 需要输入形状 224*224*3。在deepdream 的 ipython 笔记本中显示src.reshape(1,3,h,w)。这是否意味着只有输入 blob 被重塑或通过网络传播？我尝试在C++ 中调用net.Reshape()，结果是：

F0307 01:27:24.529654 31857 inner_product_layer.cpp:64] Check failed: K_ == new_K 
(1024 vs. 319488) Input size incompatible with inner product parameters.

网络不也应该重塑吗？如果不是，那么仅仅重塑输入 blob 意味着什么？我是深度学习的新手。如果这看起来微不足道，请原谅我。

【问题讨论】：

标签： c++ neural-network deep-learning caffe deep-dream

【解决方案1】：

改变输入的形状需要重塑整个网络。唉，有些图层类型不喜欢被重塑。具体来说，“内积”层：内积层的可训练参数数量取决于精确输入形状和输出形状。因此，具有“InnerProduct”层的网络无法重塑。

您可以使用"net surgery" 示例中描述的方法将内积层转换为等效的卷积层（可以重塑）。

【讨论】：

我应该只将重塑传播到相关层吗？在googlenet 中，只有最后一层是内部产品层，出于深度梦想的目的，我只需要通过一些初始层。
我看到Net<Dtype>::Reshape()的源代码，它只是循环遍历所有层。出于 deepdream 的目的，我只向前到特定层并从该层向后。所以对我来说这似乎是合理的。你能详细说明为什么不吗？
@lnman 你不能重塑网络的一部分，因为改变输入形状会影响所有网络。如果有些层您不打算使用，只需将它们移除：留下它们并且不重塑它们是没有意义的。