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Caffe
으로 시작하여 잘 실행했습니다.
inner product layer
에 가중치를 적용해야합니다. Forward_cpu
함수는 weight
을 표현하지만이 함수를 제곱하는 법을 모르겠습니다. 내가 caffe_sqr를 사용카페에서 내부 제품 레이어의 가중치를 정하는 방법은 무엇입니까?
template <typename Dtype>
void InnerProductLayer<Dtype>::Forward_cpu(const vector<Blob<Dtype>*>& bottom,
const vector<Blob<Dtype>*>& top) {
const Dtype* bottom_data = bottom[0]->cpu_data();
Dtype* top_data = top[0]->mutable_cpu_data();
const Dtype* weight = this->blobs_[0]->cpu_data();
Dtype* sqr_weight;
caffe_sqr<Dtype>(this->blobs_[0]->count(), weight, sqr_weight);
caffe_cpu_gemm<Dtype>(CblasNoTrans, transpose_ ? CblasNoTrans : CblasTrans,
M_, N_, K_, (Dtype)1.,
bottom_data, weight, (Dtype)0., top_data);
if (bias_term_) {
caffe_cpu_gemm<Dtype>(CblasNoTrans, CblasNoTrans, M_, N_, 1, (Dtype)1.,
bias_multiplier_.cpu_data(),
this->blobs_[1]->cpu_data(), (Dtype)1., top_data);
}
}
참고 있지만, 오류가 caffe_sqr<Dtype>(weight.count(), weights, new_weights);
반환 forward_cpu
기능은 다음과 같이 정의된다.
warning: ‘sqr_weight’ is used uninitialized in this function [-Wuninitialized]
caffe_sqr<Dtype>(this->blobs_[0]->count(), weight, sqr_weight);
내 모델을 훈련 후, 오류는 다음과 같습니다 : 난 내 새 레이어를 만들 때, 경고는
F1229 20:00:38.622575 5272 mkl_alternate.hpp:34] Check failed: y
Check failure stack trace:
@ 0x7f4f97e675cd google::LogMessage::Fail()
@ 0x7f4f97e69433 google::LogMessage::SendToLog()
@ 0x7f4f97e6715b google::LogMessage::Flush()
@ 0x7f4f97e69e1e google::LogMessageFatal::~LogMessageFatal()
@ 0x7f4f98338760 vSqr<>()
@ 0x7f4f982eb45a caffe::PositiveInnerProductLayer<>::Forward_cpu()
@ 0x7f4f9830b0d3 caffe::Net<>::ForwardFromTo()
@ 0x7f4f9830b347 caffe::Net<>::ForwardPrefilled()
@ 0x7f4f981e075f caffe::Solver<>::Test()
@ 0x7f4f981e119e caffe::Solver<>::TestAll()
@ 0x7f4f981e12eb caffe::Solver<>::Step()
@ 0x7f4f981e1f85 caffe::Solver<>::Solve()
@ 0x40aafb train()
@ 0x406f48 main
@ 0x7f4f970f6830 __libc_start_main
@ 0x407609 _start
@ (nil) (unknown)
많은 감사합니다 !!!! 모든 조언을 부탁드립니다!
친애하는 @shai, 정말 고마워요 당신의 시간을,하지만 어떻게 가중치를 정사각형으로?! –
@ahmadnavidghanizadeh'caffe_sqr '의 문제점은 무엇입니까? – Shai
나는 질문을 편집한다. 주목 해 주셔서 감사합니다. –