如何修改批处理规范化层（DeconvNet），使其能够与caffe一起运行？

我想在我的数据上运行，但它似乎是为另一个版本的

caffe

编写的。有人知道如何更改批处理参数吗

在Deconvnet中的那个

layers { bottom: 'conv1_1' top: 'conv1_1' name: 'bn1_1' type: BN
  bn_param { scale_filler { type: 'constant' value: 1 }
             shift_filler { type: 'constant' value: 0.001 }
             bn_mode: INFERENCE } }

Caffe为cifar10提供的一个示例：

layer {
  name: "bn1"
  type: "BatchNorm"
  bottom: "pool1"
  top: "bn1"
  batch_norm_param {
    use_global_stats: true
  }
  param {
    lr_mult: 0
  }
  param {
    lr_mult: 0
  }
  param {
    lr_mult: 0
  }
  include {
    phase: TEST
  }
}

一旦我想运行它，请首先显示以下错误：

I1029 13:46:47.156885 11601 solver.cpp:87] Creating training net from net file: train_val.prototxt
[libprotobuf ERROR google/protobuf/text_format.cc:299] Error parsing text-format caffe.NetParameter: 59:3: Unknown enumeration value of "BN" for field "type".
F1029 13:46:47.157971 11601 upgrade_proto.cpp:88] Check failed: ReadProtoFromTextFile(param_file, param)

将

BN

更改为

BatchNorm

后，会显示有关参数的新错误：

I1029 14:03:38.497725 12097 solver.cpp:87] Creating training net from net file: train_val.prototxt
[libprotobuf ERROR google/protobuf/text_format.cc:299] Error parsing text-format caffe.NetParameter: 59:3: Unknown enumeration value of "BatchNorm" for field "type".
F1029 14:03:38.503345 12097 upgrade_proto.cpp:88] Check failed: ReadProtoFromTextFile(param_file, param)

有人试过训练Deconvnet吗？如果是的话，你能指引我吗？

---

谢谢

您能告诉我这样更改是否正确吗

layer {
  name: "bn1_1"
  type: "BatchNorm"
  bottom: "conv1_1"
  top: "conv1_1"
  param {
    lr_mult: 0
  }
  param {
    lr_mult: 0
  }
  param {
    lr_mult: 0
  }
  include {
    phase: TEST
  }
  batch_norm_param {
    use_global_stats: true
  }
}
layer {
  name: "scale_conv1_1"
  type: "Scale"
  bottom: "conv1_1"
  top: "conv1_1"
  scale_param {
    bias_term: true
    bias_filler {
      type: "constant"
      value: 0.001
    }
  }
}

---

你能告诉我这样改变是否正确吗

layer {
  name: "bn1_1"
  type: "BatchNorm"
  bottom: "conv1_1"
  top: "conv1_1"
  param {
    lr_mult: 0
  }
  param {
    lr_mult: 0
  }
  param {
    lr_mult: 0
  }
  include {
    phase: TEST
  }
  batch_norm_param {
    use_global_stats: true
  }
}
layer {
  name: "scale_conv1_1"
  type: "Scale"
  bottom: "conv1_1"
  top: "conv1_1"
  scale_param {
    bias_term: true
    bias_filler {
      type: "constant"
      value: 0.001
    }
  }
}

---

看起来你使用的是旧的咖啡馆版本。请重新设置到最新的

主版

版本，然后尝试使用

类型：“BatchNorm”

至于比例和偏差/偏移，您需要添加一个额外的

“比例”

层。有关更多信息，请参阅。我在3个月前几乎是从caffe网站的主分支安装的。谢谢你的帮助。Will tryIt似乎您的caffe将

“type”

视为枚举，而不是字符串：枚举在较旧的版本中使用，不再使用。第一个是来自

Deconvnet

，我没有更改它，我只是想知道我应该对它们的代码做什么样的更改。我的caffe版本是

1.0.0

您似乎正在使用旧的caffe版本。请重新设置到最新的

主版

版本，然后尝试使用

类型：“BatchNorm”

至于比例和偏差/偏移，您需要添加一个额外的

“比例”

层。有关更多信息，请参阅。我在3个月前几乎是从caffe网站的主分支安装的。谢谢你的帮助。Will tryIt似乎您的caffe将

“type”

视为枚举，而不是字符串：枚举在较旧的版本中使用，不再使用。第一个是来自

Deconvnet

，我没有更改它，我只是想知道我应该对它们的代码做什么样的更改。我的caffe版本是

1.0.0

那么刻度的填充物呢？亲爱的Shai，我是通过

caffe.NetSpec（）

创建图层的，所以我这样写的

scale=L.scale（conv，in_place=True，bias_term=1，bias_filler=dict（type='constant'，value=0.001））

。如何添加它，我认为它的值是

1

所以比例没有改变，我错了吗？比例的填充物呢？亲爱的Shai，我正在通过

caffe.NetSpec（）

创建层，所以我这样写

scale=L.scale（conv，in_place=True，bias_term=1，bias_filler=dict（type='constant'，value=0.001））

。如何添加它，我认为它的值是

1

所以比例没有变化，我错了吗？