本文主要讨论的是在caffe中添加python layer的一般流程,自己设计的test_python_layer.py层只是起到演示作用,没有实际的功能。

1) Python layer 在caffe目录结构中放哪?

下图是caffe的目录结构,在本文中我是将python layer防止examples/pycaffe/layers/下

2)Python layer内容

我给这一个python layer取名为test_python_layer.py,其内容为

import caffe
import numpy as np class TestPythonLayer(caffe.Layer):
"""
Compute the Euclidean Loss in the same manner as the C++ EuclideanLossLayer
to demonstrate the class interface for developing layers in Python.
""" def setup(self, bottom, top):
# check input pair
if len(bottom) != 1:
raise Exception("Need two inputs to compute distance.") def reshape(self, bottom, top):
# loss output is scalar
top[0].reshape(1) def forward(self, bottom, top):
top[0].data[...] = np.sum(bottom[0].data**2) / bottom[0].num / 2.;print('Test passed!') def backward(self, top, propagate_down, bottom):
pass

大家一定要注意,我这样设计这个层(包括代码、代码所放位置)是有一个前提的,那就是我导出了相应的环境变量,如下图所示(红色部分遮住的是具体的路径,大家可以根据自己的实际情况进行调整)。如果没有设置环境变量,可能会出现模块找不到问题。

3)如何测试这个python layer的可行性

设计一个网络结构prototxt文件

name: "CIFAR10_quick"
layer {
name: "cifar"
type: "Data"
top: "data"
top: "label"
include {
phase: TRAIN
}
transform_param {
mean_file: "examples/cifar10/mean.binaryproto"
}
data_param {
source: "examples/cifar10/cifar10_train_lmdb"
batch_size:
backend: LMDB
}
}
layer {
name: "cifar"
type: "Data"
top: "data"
top: "label"
include {
phase: TEST
}
transform_param {
mean_file: "examples/cifar10/mean.binaryproto"
}
data_param {
source: "examples/cifar10/cifar10_test_lmdb"
batch_size:
backend: LMDB
}
}
layer {
name: "test"
type: "Python"
bottom: "data"
top: "loss"
python_param {
module: "test_python_layer"
layer: "TestPythonLayer"
}
}

及其对应solver文件

net: "examples/cifar10/test_python_layer.prototxt"

base_lr: 0.001

lr_policy: "fixed"

max_iter: 

solver_mode: CPU

通过下面命令即可测试其效果

其输出为

我是在cifar10样例的基础上设计上述python layer的,这点请大家注意。可以看出,“test passed!”一共出现了10次,这符合我们的预期。

4)下面是问题的重点,在测试的时候我们可能会遇到如下问题

我自己在这个问题上摸索了一个上午(查了很多资料,始终没有解决这个问题),最后索性按照自己的理解来处理了。我的思路大致如下:在没有添加python layer的时候,我的caffe版本能够正常运行;protobuf版本不匹配问题,应该不是caffe C++部分引起的;这样问题就定位到python protobuf的版本问题,我发现自己python的protobuf版本为3.2.0,这样问题就可以轻而易举的按照如下方式解决了

先卸载已有的protobuf

然后按照2.5.0版本的protobuf(这个版本好应该根据自己的错误提示确定)

至此,问题得到解决!

5)关于python层,我谈谈自己的一些看法

  • 可以用python layer实现on-the-fly的数据增强!
  • GPU模式下,用python layer的时候应该牢记“数据是不是来回在GPU、CPU直接copy”!这样有助于你定位在什么地方应该用python layer!

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