net.bn = caffe.layers.BatchNorm(
net.conv1,
batch_norm_param=dict(
moving_average_fraction=0.90, #滑动平均的衰减系数,默认为0.999
use_global_stats=False, #如果为真,则使用保存的均值和方差,否则采用滑动平均计算新的均值和方差。
# 该参数缺省的时候,如果是测试阶段则等价为真,如果是训练阶段则等价为假。
eps=1e-5 #分母附加值,防止除以方差时出现除0操作,默认为1e-5(不同框架采用的默认值不一样)
),
in_place=True
) 输出:
layer {
name: "bn"
type: "BatchNorm"
bottom: "conv1"
top: "conv1"
batch_norm_param {
use_global_stats: false
moving_average_fraction: 0.9
eps: 1e-05
}
}

caffe Python API 之BatchNormal的更多相关文章

  1. caffe Python API 之中值转换

    # 编写一个函数,将二进制的均值转换为python的均值 def convert_mean(binMean,npyMean): blob = caffe.proto.caffe_pb2.BlobPro ...

  2. caffe Python API 之激活函数ReLU

    import sys import os sys.path.append("/projects/caffe-ssd/python") import caffe net = caff ...

  3. caffe Python API 之 数据输入层(Data,ImageData,HDF5Data)

    import sys sys.path.append('/projects/caffe-ssd/python') import caffe4 net = caffe.NetSpec() 一.Image ...

  4. caffe Python API 之上卷积层(Deconvolution)

    对于convolution: output = (input + 2 * p  - k)  / s + 1; 对于deconvolution: output = (input - 1) * s + k ...

  5. caffe Python API 之可视化

    一.显示各层 # params显示:layer名,w,b for layer_name, param in net.params.items(): print layer_name + '\t' + ...

  6. caffe Python API 之Inference

    #以SSD的检测测试为例 def detetion(image_dir,weight,deploy,resolution=300): caffe.set_mode_gpu() net = caffe. ...

  7. caffe Python API 之图片预处理

    # 设定图片的shape格式为网络data层格式 transformer = caffe.io.Transformer({'data': net.blobs['data'].data.shape}) ...

  8. caffe Python API 之Model训练

    # 训练设置 # 使用GPU caffe.set_device(gpu_id) # 若不设置,默认为0 caffe.set_mode_gpu() # 使用CPU caffe.set_mode_cpu( ...

  9. caffe Python API 之Solver定义

    from caffe.proto import caffe_pb2 s = caffe_pb2.SolverParameter() path='/home/xxx/data/' solver_file ...

随机推荐

  1. bzoj2253纸箱堆叠(动态规划+cdq分治套树状数组)

    Description P 工厂是一个生产纸箱的工厂.纸箱生产线在人工输入三个参数 n p a , 之后,即可自动化生产三边边长为 (a mod P,a^2 mod p,a^3 mod P) (a^4 ...

  2. 多realm以及jdbcRealm配置

    多realm配置 public class MyRealm1 implements Realm { public String getName() { return "myrealm1&qu ...

  3. 深入理解JVM一配置参数

    一.JVM配置参数分为三类参数: 1.跟踪参数 2.堆分配参数 3.栈分配参数 这三类参数分别用于跟踪监控JVM状态,分配堆内存以及分配栈内存. 二.跟踪参数 跟踪参数用于跟踪监控JVM,往往被开发人 ...

  4. [您有新的未分配科技点] 无旋treap:从单点到区间(例题 BZOJ1500&NOI2005 维护数列 )

    1500: [NOI2005]维修数列 Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 64 MB Description Input 输入的第1 行包含两个数N 和M(M ≤20 ...

  5. Glide加载图片并保存到本地返回file,bitmap

    有很多朋友都想要知道32位和64位的区别是什么,因为大家都拿不准自己要装32位系统还是64位系统,因此彷徨是必然的.那么到底区别是啥咧?如果大家想要知道的话,下面就让小编给大家带来32位和64位的区别 ...

  6. Spring Boot系列教程四:配置文件详解properties

    一.配置随机数,使用随机数 在application.properties文件添加配置信息 #32位随机数 woniu.secret=${random.value} #随机整数 woniu.numbe ...

  7. 最长上升子序列nlogn算法

    LIS问题是经典的动态规划问题,它的状态转移相信大家都很熟悉: f[i] = f[k] + 1  (k < i 且 A[k] < A[i]) 显然这样做复杂度是O(n^2) 有没有更快的算 ...

  8. 【noip2018】【luogu5024】保卫王国

    题目描述 Z 国有nn座城市,n - 1n−1条双向道路,每条双向道路连接两座城市,且任意两座城市 都能通过若干条道路相互到达. Z 国的国防部长小 Z 要在城市中驻扎军队.驻扎军队需要满足如下几个条 ...

  9. 【bzoj2115】【wc2011】Xor

    2115: [Wc2011] Xor Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 259 MBSubmit: 5380  Solved: 2249[Submit][Status ...

  10. 高性能相关、Scrapy框架

    高性能相关 在编写爬虫时,性能的消耗主要在IO请求中,当单进程单线程模式下请求URL时必然会引起等待,从而使得请求整体变慢. import requests def fetch_async(url): ...