Caffe Scale层

如果我们想原封不动的传送数据，也就是说建一个不做任何操作仅穿数据的层，可以利用Scale层，Python中写法如下：

 n.scale1 = L.Scale(n.pool2,name='scale1',param=dict(lr_mult=0),filler=dict(type="constant",value=1))

生成的prototxt协议文件如下：

layer {name: "scale1"type: "Scale"bottom: "pool2"top: "scale1"param {lr_mult: 0}scale_param {filler {type: "constant"value: 1}}
}

功能：使用scale_layer乘以一个标量0.01。
test_scale_layer.py

#coding=UTF-8
import numpy as npimport caffe
# weight_file can be any prtrained models
weight_file = '../attention_network/snapshots_aflw_vgg16_klLoss_finetune_attention1/cross1/vgg_iter_10000.caffemodel'
deploy_file = 'scale_deploy.prototxt'
net = caffe.Net(deploy_file,weight_file,caffe.TEST)  arr0 = np.array([[11,12,13],[21,22,23]]) # w11 w12 w13 for sample1, w21 w22 w23 for sample2
print(arr0.shape) # (2,3),2 stand for sample, 3 stand for channel
print(arr0)arr = np.reshape(arr0,(arr0.shape[0],arr0.shape[1],1,1))net.blobs['Features'].data[...] = arr net.forward()feat = net.blobs['scale'].dataprint('scale: ',feat.shape)
print(feat)

scale_deploy.prototxt

layer {name: "data"type: "Input"top: "Features"input_param {shape {dim: 2dim: 3dim: 1dim: 1}}
}
layer {name: "scale_layer"type: "Scale"bottom: "Features"top: "scale"param {lr_mult: 0}scale_param {filler {type: "constant"value: 0.01}}
}

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