能否仅从网络的前3层复制权重？不完全是微调，但几乎是重塑
在caffe中，我希望仅对前两层使用使用ImageNet数据集训练的alexnet架构的预训练权重，并且我想在这两层之后添加一个softmax分类器。我想知道如何才能从包含更大网络结构（真正的“深度”Alexnet结构）的权重文件中只提取前两层的权重。
共有2个答案
Caffe使用图层的“名称”为图层的水滴指定权重。如果更改顶层名称，caffe将不会复制原始权重。caffemodel文件。
要添加到Shai的答案中，如果您不需要完整的权重文件，要提取所需层的权重，请使用net surgery：
net = caffe.Net(prototxt, caffemodel, caffe.TRAIN)
outnet = caffe.Net(predefined_prototxt_with_desired_layers_only, caffe.TRAIN)
layers_to_copy = ['conv1', 'conv2', 'conv3']
for layer in layers_to_copy:
for i in range(0, len(net.params[layer])): #this is for copying both weights and bias, in case bias exists
outnet.params[layer][i].data[...]=np.copy(net.params[layer][i].data[...])
outnet.save(new_caffemodel_name)
-
作为这个问题的前言，请注意，我不是问“修复我的代码”，而是问我将使用什么技术来修复这个问题。如果我的拼写不是很好，我也要道歉。 好吧，我有一个2D平台游戏，比较玩家的位置和所有的瓷砖（在一个循环中），解决了相应的冲突。这是主要游戏循环的结构： 检查所有碰撞（如果玩家发生碰撞，则启用跳跃） 获取输入并相应更改播放器速度 将重力添加到Y速度 对球员位置施加速度和摩擦力 绘制游戏 重复 问题1。当玩家在
-
在场景1中，我有一个多层稀疏自动编码器，它试图再现我的输入，所以我的所有层都使用随机启动的权重进行训练。没有监督层，在我的数据上，这没有学到任何相关信息（代码运行良好，经过验证，因为我已经在许多其他深层神经网络问题中使用过它） 在场景2中，我只是在贪婪的逐层训练中训练多个自动编码器，类似于深度学习（但最终没有监督步骤），每一层都在前一个自动编码器的隐藏层的输出上。他们现在将分别学习一些模式（正如我
-
本文向大家介绍问题：神经网络中权重共享的是？相关面试题，主要包含被问及问题：神经网络中权重共享的是？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 参考回答： 卷积神经网络、循环神经网络 解析：通过网络结构直接解释
-
字节伙伴代理是否能够克服附加API限制，例如“新方法定义”、“静态变量更改”？我可以看到，正在从代理生成器调用重定义类方法，但不确定这是否也遵循与附加API相同的限制。 我试图了解我是否可以做到以下几点： 1） 使用应用程序类加载器加载代理jar，例如并行WebAppClassLoader。我的应用程序是一个servlet webapp，在运行时它使用上面的类加载器加载所有应用程序类。 2） 完全
-
问题内容： 这可能很简单，这是我的查询： 但这只会删除具有相同u.name和p.pic_id的行中的重复项。我想要这样，如果名称有任何重复，则只剩下其他行。这是一个奇怪的查询，但是总的来说，我如何将不重复项应用于SELECT子句的单个列？ 问题答案： 任意选择保留最小的PIC_ID。另外，请避免使用隐式连接语法。
-
这是我的代码片段 在这个数组代码中，我必须打印非重复的整数值 说数组值是：-[1,1,2,3,1,2,4,5]答案应该是：-[3,4,5]即我必须打印的非重复整数值。有人能帮我解决这个问题吗