pycaffe得到渐变/重量/偏见

loading...


0

所以我初始化了一个caffe.Net对象

network = caffe.Net('path/to/lenet.prototxt', caffe.TEST)

我希望通过参数获得每层的激活,权重,偏差,渐变 . 我目前的做法是做 step(100) 进行100次迭代,然后查看每一层:

for layer_name in network._layer_names: 
            if layer_name in network.params:
                x = layer_name
                output = np.array(network.blobs[x].data)
                weight = np.array(network.params[x][0].data)
                bias = np.array(network.params[x][1].data)

这应该给我激活,每层的重量和偏差 . 然后我保存它们 . 虽然不知道渐变 .

这种权重/偏见/激活的方法是正确的吗?

loading...

0回答

No Data

评论

暂时没有评论!