Функция Caffe Layer не вызывается

Я написал пользовательский слой в кафе (C ++). Во время выполнения этого кода (обучение модели, которая использует этот слой), уровень установки ("LayerSetUp" метод уровня) вызывается (проверяется путем написания фрагмента кода, который создаст файл на жестком диске и выгрузит некоторые данные). Но Forward_cpu() а также Backward_cpu() метод не вызывается во время выполнения. В чем может быть причина?

Вот результат запуска модели для обучения, которая использует этот пользовательский слой потерь.

...
I0715 09:23:57.415463 31256 net.cpp:84] Creating Layer loss
I0715 09:23:57.415472 31256 net.cpp:406] loss <- permute_conv11
I0715 09:23:57.415482 31256 net.cpp:406] loss <- bbox
I0715 09:23:57.415495 31256 net.cpp:380] loss -> loss
I0715 09:23:57.433014 31256 layer_factory.hpp:77] Creating layer loss
I0715 09:23:57.437386 31256 layer_factory.hpp:77] Creating layer loss
I0715 09:23:57.438171 31256 layer_factory.hpp:77] Creating layer loss
I0715 09:23:57.438897 31256 layer_factory.hpp:77] Creating layer loss
I0715 09:23:57.438989 31256 layer_factory.hpp:77] Creating layer loss
I0715 09:23:57.440030 31256 net.cpp:122] Setting up loss
I0715 09:23:57.440052 31256 net.cpp:129] Top shape: (1)
I0715 09:23:57.440058 31256 net.cpp:132]     with loss weight 1
I0715 09:23:57.440099 31256 net.cpp:137] Memory required for data: 3146726596
...

Причина, по которой слой потерь вызывается несколько раз (в приведенном выше фрагменте), заключается в том, что я использовал слои в своем пользовательском слое для вызова других слоев (softmax типа "Softmax"сигмовидная типа "Sigmoid", reshape_softmax типа "Reshape", reshape_sigmoid «Reshape» и другое "Reshape" слой. Все эти 5 слоев действуют на разные части входного BLOB-объекта этого пользовательского слоя)

Кажется, что метод Forward_cpu () вообще не вызывается при обучении модели. В чем может быть проблема и как мне ее решить?

1

Решение

Вероятно, что Forward_gpu() метод вызывается в этом случае. Чтобы преодолеть эту ошибку, убедитесь, что у вас нет <your_custom_layer>.cu файл, который реализует Forward_gpu а также Backward_gpu()

2

Другие решения

Других решений пока нет …

По вопросам рекламы [email protected]