今天在閱讀《deep learning of binary hash codes for fast image retrieval》
**提供的原始碼時,本想著將將作者設計的網路結構進行視覺化,但是結果根本不對。通過和caffe官方提供的例項進行比對,發現原作者寫的prototxt檔案早已過時了。
原prototxt部分內容如下:
name: "kevinnet_cifar10"
layers
top: "data"
top: "label"
}layers
bias_filler
blobs_lr: 1.
blobs_lr: 2.
weight_decay: 1.
weight_decay: 0.
} bottom: "data"
top: "conv1"
}layers
bottom: "conv1"
top: "conv1"
}layers
bottom: "conv1"
top: "pool1"
}layers
bottom: "pool1"
top: "norm1"
}...
視覺化結果:
公升級後的prototxt:
name: "upgraded_kevinnet_cifar10"
layer
}layer
param
convolution_param
bias_filler
}}layer
layer
}layer
}layer
param
convolution_param
bias_filler
}}layer
layer
}layer
}layer
param
convolution_param
bias_filler
}}layer
layer
param
convolution_param
bias_filler
}}layer
layer
param
convolution_param
bias_filler
}}layer
layer
}layer
param
inner_product_param
bias_filler
}}layer
layer
}layer
param
inner_product_param
bias_filler
}}layer
layer
}layer
param
inner_product_param
bias_filler
}}layer
layer
param
inner_product_param
bias_filler
}}layer
這裡我是為了視覺化網路結構,只是簡單對照新版本公升級了語法結構,並沒有對後續的訓練進行測試。
網路結構圖如下:
檔案操作(公升級)
計算字串 25 32 include include int calc string char s char oper 0 char buf2 100 int len strlen s inti for i 0 i len i int start i 1 for i len i printf buf...
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