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必要条件は、pythonスクリプトがperformantよりも実例であることです。caffe pythonの入力層の簡単な例（ラベル付き画像の場合）
- 、それは
transformer（移調、サイズ変更を適用すべきである（NO多重、別の工程できること） - これは、取込べき画像と対応するラベルを50
- のバッチでシンプルに保ちます平均、生のスケール、チャンネルスワップ）を
setupステップの各画像に適用します。 - 残りのネットワークは、caffe bvlc参照ネットワークまたはAlex netである可能性があります。 より簡単にになる可能性があります。ネットワークが細かく、エンドツーエンドで動作していることをよりよく示すことができる場合は、
- 実際には、画像とラベルが画像パスとラベル付きのテキストファイルを取り込むように、画像とラベルが提供されているかのように動作します。
- 簡略化として、検証コードは不要です。ユニットテストから
はhereを提供し、私の考えはsetup、forward、およびおそらくreshapeコードは（不要backwardコード）の「充填」する必要があることです。私の前提は、forwardはget_next_batch関数で50のバッチでイメージを処理するということです。