在 caffe2 中添加自定义 python 层

Question

在 caffe 中添加 python 层相当简单（创建一个继承自 caffe.layer 的子类并添加四个基本方法，如 here 和 here 所述。但是，在 caffe2 中添加自定义 python 层不是对我来说很简单。有人可以解释一下在 caffe2 中添加 python 层的过程吗？

Answer 1

首先，您必须将新层实现为 Python 类，如示例中所示。在这种情况下，它只以相反的顺序输出输入张量：

class ReverseOrderOp(object):
    def forward(self, inputs, outputs):
        blob_out = outputs[0]

        blob_out.reshape(inputs[0].shape)
        blob_out.data[...] = inputs[0].data[::-1]

然后，您可以使用 model.net.Python 将新层添加到模型中：

model = ModelHelper(name="test")

l = np.asarray([0,1,2,3])
workspace.FeedBlob('l', l.astype(np.float32))

model.net.Python(ReverseOrderOp().forward)(
    ['l'], ['out'], name='ReverseOrder'
)
workspace.RunNetOnce(model.net)
print(workspace.FetchBlob('out'))

输出应该是[ 3. 2. 1. 0.]