让我们通过一个实际的例子来体验一下如何在windows环境下使用caffe进行自定义网络层的开发。
首先，我们需要设置环境变量$PYTHONPATH。我在Windows开发环境中使用的是Windows PowerShell。如果您还没有编译Windows版本的Caffe，请自行解决。
添加环境变量的代码如下：
$env:PYTHONPATH="F:caffe-pythonpython;F:caffe-windowswindowsinstallpython"
这里，F:caffe-pythonpython 是我的新Layer的路径，而 F:caffe-windowswindowsinstallpython 是我编译后的Caffe的安装路径。
接下来，我们编写自己的自定义Layer，称为TestLayer：
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import caffeimport numpy as npclass TestLayer(caffe.Layer):def setup(self, bottom, top):if len(bottom) != 1:raise Exception("Need one input to process.")
def reshape(self, bottom, top): print("-----------------1---------------------") top[0].reshape(1)def forward(self, bottom, top): top[0].data[...] = bottom[0].data print("-----------------2---------------------")def backward(self, top, propagate_down, bottom): bottom[0].diff[...] = top[0].data pass接下来，我们看一个官方提供的示例层，即
EuclideanLossLayer，以便进行比较：import caffeimport numpy as np
class EuclideanLossLayer(caffe.Layer):def setup(self, bottom, top):if len(bottom) != 2:raise Exception("Need two inputs to compute distance.")
def reshape(self, bottom, top): if bottom[0].count != bottom[1].count: raise Exception("Inputs must have the same dimension.") self.diff = np.zeros_like(bottom[0].data, dtype=np.float32) top[0].reshape(1)def forward(self, bottom, top): self.diff[...] = bottom[0].data - bottom[1].data top[0].data[...] = np.sum(self.diff**2) / bottom[0].num / 2.def backward(self, top, propagate_down, bottom): for i in range(2): if not propagate_down[i]: continue if i == 0: sign = 1 else: sign = -1 bottom[i].diff[...] = sign * self.diff / bottom[i].num完成Layer的编写后，我们需要定义网络结构：
name: "TEST"layer {name: "cifar"type: "Data"top: "data"top: "label"include {phase: TRAIN}transform_param {mean_file: "examples/cifar10/Release/cifar10/mean.binaryproto"}data_param {source: "examples/cifar10/Release/cifar10/cifar10_train_lmdb"batch_size: 100backend: LMDB}}layer {name: "cifar"type: "Data"top: "data"top: "label"include {phase: TEST}transform_param {mean_file: "examples/cifar10/Release/cifar10/mean.binaryproto"}data_param {source: "examples/cifar10/Release/cifar10/cifar10_test_lmdb"batch_size: 100backend: LMDB}}layer {name: "test1"type: "Python"bottom: "data"top: "test1"python_param {module: "test_layer"layer: "Test_Layer"}}
可视化后的网络结构如下图所示：
接下来，我们编写solver文件：
net: "F:/caffe-python/python/test_layer.prototxt"base_lr: 0.001lr_policy: "fixed"max_iter: 10solver_mode: CPU然后，我们在PowerShell中启动Caffe。首先，切换到Caffe所在的目录，我的目录是这样的：
cd F:Smart_Classroom3rdpartyALLPLATHFORMcaffe-windowswindowsexamplescifar10Release然后执行Caffe：
./caffe.exe train --solver=F:/caffe-python/python/test_python_layer_solver.prototxt执行结果如下图所示：
在前向和后向传播过程中，我们成功调用了两个
注意：编写时请严格注意路径，否则可能会出现如下错误：
以上就是Caffe-Python-自定义网络 原的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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