トーチに変換するキャフェモデルについてのご質問

Question

私はtorch-caffe-bindingを使用して、カフェモデルをトーチに変換します。最後に損失レイヤーを削除して他のトーチレイヤーを追加したいのですが、.prototxtファイルのレイヤーを削除し、モデルを "train"して.caffemodelファイルを取得し、トーチにインポートできますか？
モデルはlmdbタイプのデータを使用しています。net:forward(input)を使用してモデルをトレーニングすると、モデルではinputデータを使用する代わりにデータレイヤーで定義されたデータが使用されます。では、lmdbデータを使用するモデルのトレーニング方法を教えてください。
カフェのモデルはいくつかのカスタム層を持っているので、私はトーチでモデルをロードするためにloadcaffeを使用することはできません

Answer 1

あなたがここ3つの問題がある -

1. をあなたはおそらく、この（トレーニングのために損失層を必要としますあなたは を最小化したいですか？）それで訓練をして、訓練が終わったら トーチに変換する前に原型からそれを削除してください。

2. データ層を使用するのではなく、lmdbを使用するためには、まずCONV層に あなたの入力を接続する（例えば、 層がコンバージョンであるあなたの最初の非入力を想定したが、あなたが

   layer { 
       name: "input-data" 
       type: "DummyData" 
       top: "data" 
       top: "im_info" 
       dummy_data_param { 
       shape { dim: 1 dim: 3 dim: 224 dim: 224 } 
       } 
   } 
   

   とを持っていると言いますTとしても

   input: "data" 
   input_shape: { 
   dim: 1 
   dim: 3 
   dim: 224 
   dim: 224 
   } 
   

   、次いで

   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 
       } 
   } 
   

3. 彼は、カスタム層、あなたがトーチで同等 実装を見つけたり、独自の