deep-learning - Caffe 深度学习框架将 Normalize 转换为 BatchNorm
问题描述
我正在使用 TIDL(TI 深度学习库)来转换深度学习模型以用于嵌入式系统。我使用的版本不支持 Caffe 的“Normalize”层,所以我想以某种方式使用“BatchNorm”。通过直接编辑 prototxt 文件可以实现这样的事情吗?如果是这样,我如何将 Normalize 修改为 BatchNorm,因为它们采用不同的参数。
非常感谢任何帮助。谢谢你。
...
layer {
name: "conv10_2_relu"
type: "ReLU"
bottom: "conv10_2"
top: "conv10_2"
}
layer {
name: "conv4_3_norm"
type: Normalize
bottom: "conv4_3"
top: "conv4_3_norm"
norm_param {
across_spatial: false
scale_filler {
type: "constant"
value: 20
}
channel_shared: false
}
}
layer {
name: "conv4_3_norm_mbox_loc"
type: "Convolution"
bottom: "conv4_3_norm"
top: "conv4_3_norm_mbox_loc"
param {
lr_mult: 1
decay_mult: 1
}
param {
lr_mult: 2
decay_mult: 0
}
convolution_param {
num_output: 16
pad: 1
kernel_size: 3
stride: 1
weight_filler {
type: "xavier"
}
bias_filler {
type: "constant"
value: 0
}
}
}
...
解决方案
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