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Python Caffe卷积和Tensorflow输出之间差异不大的原因是什么？_Python_Tensorflow_Caffe - Fatal编程技术网
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Python Caffe卷积和Tensorflow输出之间差异不大的原因是什么？

python tensorflow

Python Caffe卷积和Tensorflow输出之间差异不大的原因是什么？,python,tensorflow,caffe,Python,Tensorflow,Caffe,我有Tensorflow网络，并以Caffe格式进行了移植。Caffe和TF中的所有权重和算法都是正确的，我检查了几次 但当我运行这两个框架并逐层比较它们的输出时，小的差异开始显现 例如，如果Caffe中某一点处的批次标准化结果为0.940091，则同一点处的TF为0.939559，因此差异为0.0005319999999769。非常小，但在我们所处的网络中，它被放大得更深，最终的值是非常不同的。 对于卷积也存在差异（-2.7540846 Caffe-2.7540843 TF），但在第一次批量标

我有Tensorflow网络，并以Caffe格式进行了移植。Caffe和TF中的所有权重和算法都是正确的，我检查了几次

但当我运行这两个框架并逐层比较它们的输出时，小的差异开始显现

例如，如果Caffe中某一点处的
批次标准化结果为
0.940091
，则同一点处的TF为
0.939559
，因此差异为
0.0005319999999769
。非常小，但在我们所处的网络中，它被放大得更深，最终的值是非常不同的。
对于
卷积
也存在差异（
-2.7540846 Caffe
-2.7540843 TF
），但在第一次
批量标准化后，差异变得更加明显

我想这可能是某种
FP16、FP32、FP64
之间的内部差异和强制转换。不知道TF如何处理从Python图形到C++图形的转换。p>

可能有人遇到了相同的问题？
这可能是由于“浮点”数字不准确，请参阅此Caffe和Tensorflow在批处理规范层的实现上存在一些差异。Caffe将其划分为一个标准化层，然后是一个缩放和偏置层。另一个可能的问题可能是，Caffe希望输入形状首先是通道[CxHxW]，而Tensorflow在默认情况下需要[HxWxC]（请参阅“数据格式”参数）