首先修改src/caffe/proto/下的caffe.proto,修改好后需要编译
然后修改include/caffe/layers/logwxl_layer.hpp
然后修改src/caffe/layers/logwxl_layer.cpp和logwxl_layer.cu
最后make all ,make test ,make runtest
在make runtest的时候，卧槽有一个错误，好像是没有updateV1parameter什么的，但是不影响最后的训练
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来源：https://blog.csdn.net/normol/article/details/89886067 这算是解开自己的疑惑，因为网上说法不一。自己去总结了一下，回过头来看其实别人说的也没错。因为这些概念在时间起源上的顺序不一定就是它们演化后的逻辑关系。。因此为了说明白，将从时间上和逻辑关系上分别说明。（注：自己仅是花了1一个小时不到，在维基百科上…
训练模型，即根据训练数据拟合模型的过程。为了拟合这个模型，需要设置训练的批次大小和训练周期(epoch)数，另外，当然需要传递训练数据。 model.fit(X_train, Y_train, batch_size=32, nb_epoch=10, verbose=1) # Epoch 1/10 # 7744/60000 [==>………..…
题目：http://codeforces.com/contest/914/problem/G 第一个括号可以子集卷积；第三个括号可以用 FWT 异或卷积；这样算出选两个数组成 x 的方案数；三个部分的方案数分别乘上 f[ x ] 再一起与卷积即可。 注意子集卷积的时候不要改 tp[ i ][ s ] ，因为要的是恰好两个数拼起来，没有改过的（但是做过 FMT…
Caffe框架GPU与MLU计算结果不一致请问如何调试？ 某一检测模型移植到CambriconCaffe上时，发现无法检测出结果，于是将GPU和MLU的运行结果输出并保存后进行对比，发现二者计算结果不一致，如下图所示： 第一张为GPU模式下，第二张为GPU模式，二者使用的输入和数据预处理方式均完全一样，该输出为网络第一层卷积的部分输出。 用Cambricon…
在caffe中，网络的结构由prototxt文件中给出，由一些列的Layer（层）组成，常用的层如：数据加载层、卷积操作层、pooling层、非线性变换层、内积运算层、归一化层、损失计算层等；本篇主要介绍全连接层 该层是对元素进行wise to wise的运算 1. 全连接层总述 下面首先给出全连接层的结构设置的一个小例子（定义在.prototxt文件中） …
应用到机器学习 序列到类别 : 包含h_1、h_2、h_3….h_t所有的历史信息也可以按照取平均值的方法 获取对应类别 应用：情感分类 同步的序列到序列模式： 输入一个x_t对应一个y_t 一个输入加上之前的h_t对应一个输出 应用：1.中文分词 这类问题变成序列标注问题 S代表单个词 B代表一个词的开始 E代表一个词的结束 2.信息抽取 Inf…
ResNet网络结构如下： 采用模型和数据分离的代码方式，模型如下： 1 # encoding: utf-8 2 import tensorflow as tf 3 from tensorflow.keras import optimizers, datasets, Model, layers, Sequential, losses 4 from tenso…
目标检测中特征融合技术（YOLO v4）（下） ASFF：自适应特征融合方式 ASFF来自论文：《LearningSpatial Fusion for Single-Shot Object Detection》，也就是著名的yolov3-asff。 金字塔特征表示法(FPN)是解决目标检测尺度变化挑战的常用方法。但是，对于基于FPN的单级检测器来说，不同特征…
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