Caffeのレイヤーを通るデータの複数の経路

Question

私は、入ってくるデータが最初に分割され、同じレイヤーセットを別々に通過し、最後にeltwiseレイヤーを使用して再結合されるネットワークをCaffeで構築したいと考えています。この後、すべての部分が単一ブロブとして移動します。

学習されたパラメータを除いて、データがパラレルに移動するネットワーク部分のレイヤー構成は同一になります。

Caffeでこのネットワークを定義する方法はありますか？データのさまざまな部分が複数回通過するレイヤーを再定義する必要はありませんか？言い換えれば、一度レイヤーを定義し、入力と出力のための複数の経路を持つことが可能ですか？

Answer 1

raw caffeのprototxt形式では、あなたが何をしているのかはわかりません。しかし、あなたはcaffe.NetSpec() pythonインターフェイスを使ってこれを得ることができます。つまり、Pythonインターフェイスを使用してネットを構築し、prototxtファイルを作成します。

import caffe 
from caffe import layers as L 
ns = caffe.NetSpec() 
ns.data, ns.label = L.Data(ntop=2, name='data', data_param={'source':'/path/to', 'batch_size': 32}) 
tops = [] 
for i in xrange(3): 
    nm = 'path{}'.format(i) 
    top = L.Convolution(ns.data, name=nm, convolution_params={'num_output':32}) 
    ns.__setattr__(nm, top) 
    tops.append(top) 
# concat 
ns.concat = L.Concat(*tops, name='concat', concat_param={'axis':1}) 
print '{}'.format(ns.toProto())