如何在pyCaffe中实现Eltwise层

Question

我正在尝试在 PyCaffe 中实现 Eltwise 层来对 2 个输入求和。

我的目标是在原始文本中得到这个：

layer {
  name: "eltwise_sum"
  type: "Eltwise"
  bottom: "v1"
  bottom: "v2"
  top: "v1_v2_sum"
  eltwise_param { operation: SUM }
}

我找不到任何关于如何在 PyCaffe 中执行此操作的文档甚至谷歌示例。

net.v1_v2_sum = caffe.layers.Eltwise( net.v1, 
                                      net.v2, 
                                      name='eltwise_sum', 
                                      param ={'operation': 'SUM'}
                                    )

但是，我不断收到错误消息。我怀疑这是由于没有正确指定求和运算，但我找不到任何关于如何正确执行此操作的文档？

谢谢，

Answer 1

好的，所以显然Eltwise执行的每个操作都有一个整数对应，而1对应sum，所以正确的实现是：

net.v1_v2_sum = caffe.layers.Eltwise( net.v1, 
                                      net.v2, 
                                      name='eltwise_sum', 
                                      operation = 1
                                    )

我通过反复试验发现了这一点。有关如何从他们的 git 代码中理解这一点的更多信息，请参阅 Parag S. Chandakkar 的回答。

Answer 2

答案就在caffe.proto。您包含在图层中的每个参数都列在该文件中。对于Eltwise 层，参数为operation、coeff、stable_prod_grad。参数operation 采用三个值0、1 或2，其映射由enum EltwiseOp 定义。至于参数name，您可以在LayerParameter 中找到它。我找不到任何关于此的文档。这只是你一路上学到的东西。我希望这能消除您的疑虑。