如何在pycaffe中生成客户池化层prototxt？答案

【问题标题】：How to generate customer Pooling layer prototxt in pycaffe?如何在pycaffe中生成客户池化层prototxt？
【发布时间】：2017-04-07 12:15:06
【问题描述】：

我的目标是通过如下代码实现一个池化层prototxt：

layer {
  name: "my_pooling"
  type: "Pooling_Custom"
  bottom: "conv1"
  top: "my_pooling"
  pooling_custom_param {
    pool: MAX
    kernel_size: 2
    stride: 2
    engine : CAFFE
  }
}

Pooking_Custom 和 pooling_custom_param 是我的修改池。我想使用 python 来生成上面的输出。我正在使用 NetSpec 来做到这一点：

from caffe import params as P
n = caffe.NetSpec()
my_pooling = L.Pooling(conv1, type="Pooling_Custom",  pool=P.Pooling.MAX, kernel_size=2, stride=2, engine=1)

但是，我无法生成 pooling_custom_param。我该怎么做？我目前的结果是

layer {
  name: "my_pooling"
  type: "Pooling_Custom"
  bottom: "conv1"
  top: "my_pooling"
  pooling_param {
    pool: MAX
    kernel_size: 2
    stride: 2
    engine : CAFFE
  }
}

【问题讨论】：

标签： machine-learning neural-network deep-learning caffe pycaffe

【解决方案1】：

如果您将其作为 Pooling 的子类型，则不能：这些属性名称由父模板定义。您可以更改的只是值（每个项目的右侧，冒号之后）。

功能原因是您正在合并父类中的方法，其中这些字段名称是硬编码的。例如，会有一些引用 pooling_param["kernel_size"] 的东西。如果您已将名称更改为 pooling_custom_param，您还需要重新配置该软件……这超出了该语言的软件实现范围。

如果您真的需要更改该属性名称，欢迎您克隆整个 Pooling 类，进行更改并实例化该新类的层。

【讨论】：

谢谢修剪。实际上，我使用的是 Caffe 的修改版本。在版本中，我使用pooling_custom_param 来定义池化参数。我的 caffe 版本使用 pooling_custom_param 与我的设置配合使用。在我的问题中，我专注于使用 caffe.NetSpec() 从 python 脚本生成 prototxt。不可能吗？
我不知道——“Caffe 的修改版”并没有告诉我如何修改它。显然，您有一个可以使用的手动修改版本。如果 NetSpec 没有进行类似的修改，我认为您无法生成您想要的标签；您必须向 NetSpec 添加功能来处理该更改。