当前位置: 首页>>代码示例>>Python>>正文


Python caffe2_pb2.TensorProto方法代码示例

本文整理汇总了Python中caffe2.proto.caffe2_pb2.TensorProto方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题:Python caffe2_pb2.TensorProto方法的具体用法?Python caffe2_pb2.TensorProto怎么用?Python caffe2_pb2.TensorProto使用的例子?那么, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在caffe2.proto.caffe2_pb2的用法示例。


在下文中一共展示了caffe2_pb2.TensorProto方法的3个代码示例,这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞,您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。

示例1: dtype_name_to_id

# 需要导入模块: from caffe2.proto import caffe2_pb2 [as 别名]
# 或者: from caffe2.proto.caffe2_pb2 import TensorProto [as 别名]
def dtype_name_to_id(name):
        return TensorProto.DataType.Value(name) 
开发者ID:KhronosGroup,项目名称:NNEF-Tools,代码行数:4,代码来源:__init__.py

示例2: dtype_id_to_name

# 需要导入模块: from caffe2.proto import caffe2_pb2 [as 别名]
# 或者: from caffe2.proto.caffe2_pb2 import TensorProto [as 别名]
def dtype_id_to_name(dtype_int):
        return fixstr(TensorProto.DataType.Name(dtype_int)) 
开发者ID:KhronosGroup,项目名称:NNEF-Tools,代码行数:4,代码来源:__init__.py

示例3: remove_spatial_bn_layers

# 需要导入模块: from caffe2.proto import caffe2_pb2 [as 别名]
# 或者: from caffe2.proto.caffe2_pb2 import TensorProto [as 别名]
def remove_spatial_bn_layers(caffenet, caffenet_weights):
    # Layer types associated with spatial batch norm
    remove_types = ['BatchNorm', 'Scale']

    def _remove_layers(net):
        for i in reversed(range(len(net.layer))):
            if net.layer[i].type in remove_types:
                net.layer.pop(i)

    # First remove layers from caffenet proto
    _remove_layers(caffenet)
    # We'll return these so we can save the batch norm parameters
    bn_layers = [
        layer for layer in caffenet_weights.layer if layer.type in remove_types
    ]
    _remove_layers(caffenet_weights)

    def _create_tensor(arr, shape, name):
        t = caffe2_pb2.TensorProto()
        t.name = name
        t.data_type = caffe2_pb2.TensorProto.FLOAT
        t.dims.extend(shape.dim)
        t.float_data.extend(arr)
        assert len(t.float_data) == np.prod(t.dims), 'Data size, shape mismatch'
        return t

    bn_tensors = []
    for (bn, scl) in zip(bn_layers[0::2], bn_layers[1::2]):
        assert bn.name[len('bn'):] == scl.name[len('scale'):], 'Pair mismatch'
        blob_out = 'res' + bn.name[len('bn'):] + '_bn'
        bn_mean = np.asarray(bn.blobs[0].data)
        bn_var = np.asarray(bn.blobs[1].data)
        scale = np.asarray(scl.blobs[0].data)
        bias = np.asarray(scl.blobs[1].data)
        std = np.sqrt(bn_var + 1e-5)
        new_scale = scale / std
        new_bias = bias - bn_mean * scale / std
        new_scale_tensor = _create_tensor(
            new_scale, bn.blobs[0].shape, blob_out + '_s'
        )
        new_bias_tensor = _create_tensor(
            new_bias, bn.blobs[0].shape, blob_out + '_b'
        )
        bn_tensors.extend([new_scale_tensor, new_bias_tensor])
    return bn_tensors 
开发者ID:yihui-he,项目名称:KL-Loss,代码行数:47,代码来源:pickle_caffe_blobs.py


注:本文中的caffe2.proto.caffe2_pb2.TensorProto方法示例由纯净天空整理自Github/MSDocs等开源代码及文档管理平台,相关代码片段筛选自各路编程大神贡献的开源项目,源码版权归原作者所有,传播和使用请参考对应项目的License;未经允许,请勿转载。