关于将caffe模型转换为火炬的一些问题-Java 学习之路

我使用torch-caffe-binding将caffe模型转换为火炬 . 我想删除最后的损失层并添加其他火炬层，我可以删除 .prototxt 文件中的图层和"train"模型以获取 .caffemodel 文件并导入火炬吗？
并且模型使用lmdb类型数据，当我使用 net:forward(input) 来训练模型时，模型只使用数据层中定义的数据而不是使用 input 数据 . 那么如何训练使用lmdb数据的模型呢？
caffe模型有一些自定义层，所以我不能使用 loadcaffe 在火炬中加载模型

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你有3个问题 -
- 您可能需要用于训练的损失层（这是您想要最小化的） . 因此，训练结束后，在完成训练后将其从原型中移除，然后再转换为火炬 .
- 为了使用lmdb而不是使用数据层，将输入连接到第一个转换层（假设您的第一个非输入层是转换的，例如说你有
```
layer {
  name: "input-data"
  type: "DummyData"
  top: "data"
  top: "im_info"
  dummy_data_param {
    shape { dim: 1 dim: 3 dim: 224 dim: 224 }
  }
}
```
并且
```
input: "data"
input_shape: {
dim: 1
dim: 3
dim: 224
dim: 224
}
```
然后
```
layer {
  name: "conv1"
  type: "Convolution"
  bottom: "data" --> **here put data instead of input-data**
  top: "conv1"
  convolution_param {
    num_output: 96
    kernel_size: 3
    pad: 1
    stride: 1
  }
}
```
- 对于自定义图层，您必须在火炬中找到等效的实现，或者自己实现它
回复于 2024-04-20T17:40:42+08:00

关于将caffe模型转换为火炬的一些问题

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