Machine learning 如何在pycaffe中生成客户池层协议？

我的目标是通过以下代码实现池层prototxt：

layer {
  name: "my_pooling"
  type: "Pooling_Custom"
  bottom: "conv1"
  top: "my_pooling"
  pooling_custom_param {
    pool: MAX
    kernel_size: 2
    stride: 2
    engine : CAFFE
  }
}

其中

Pooking_Custom

和

pooling_Custom_param

是我的修改池。我想使用python生成上述输出。我正在使用NetSpec来执行此操作：

from caffe import params as P
n = caffe.NetSpec()
my_pooling = L.Pooling(conv1, type="Pooling_Custom",  pool=P.Pooling.MAX, kernel_size=2, stride=2, engine=1)

但是，我无法生成

池\u自定义\u参数

。我怎么做？我目前的结果是

layer {
  name: "my_pooling"
  type: "Pooling_Custom"
  bottom: "conv1"
  top: "my_pooling"
  pooling_param {
    pool: MAX
    kernel_size: 2
    stride: 2
    engine : CAFFE
  }
}

---

如果您是作为池的子类型执行此操作，则不能执行此操作：这些属性名称由父模板定义。您可以更改的只是值（每个项目的右侧，冒号之后）

功能上的原因是，您正在合并来自父类的方法，这些父类中的字段名是硬编码的。例如，将有一些引用池参数[“内核大小”]。如果您已将名称更改为“pooling_custom_param”，则还需要重新配置该软件。。。这超出了语言的软件实现

---

如果您确实需要更改该属性名称，欢迎您克隆整个池类，进行更改，并实例化新类的层。

谢谢。实际上，我使用的是Caffe的修改版本。在这个版本中，我使用

pooling\u custom\u param

来定义pooling参数。我的caffe版本使用

pooling\u custom\u param

与我的设置一起工作。在我的问题中，我的重点是使用

caffe.NetSpec（）

从python脚本生成prototxt。这不可能吗？我不知道--“Caffe的修改版”没有告诉我它是如何修改的。显然，你有一个手工修改过的版本。如果NetSpec没有进行类似的修改，我认为您无法生成所需的标签；您必须向NetSpec添加功能来处理这种更改。