技术标签: caffe
前面铺垫了这么多,终于到主题了。
先写一个配置文件conv.protxt
layer {
name: 'MyPythonLayer'
type: 'Python'
top: 'output'
python_param {
module: 'mypythonlayer'
layer: 'MyLayer'
param_str: "{\'data_dir\':\'../../images\',\'num\': 100}"
}
}
然后就是这个python模块怎么写?mypythonlayer.py
#!/usr/bin/env python
#coding=utf-8
import sys
import os
import numpy as np
import os.path as osp
import matplotlib.pyplot as plt
import pylab
from copy import copy
caffe_root = '/home/x/git/caffe/'
sys.path.insert(0, caffe_root + 'python')
import caffe
import numpy as np
import yaml
import numpy as np
from PIL import Image
class MyLayer(caffe.Layer):
def setup(self, bottom, top):
params = eval(self.param_str)
self.data_dir = params['data_dir']
self.num = yaml.load(self.param_str)["num"]
self.cat = '{}/{}.jpg'.format(self.data_dir,'cat')
print "Image:",self.cat
print "Parameter num : ", self.num
def reshape(self, bottom, top):
im = Image.open(self.cat)
in_ = np.array(im, dtype=np.float32)
in_ = in_[:,:,::-1]
self.data = in_.transpose((2,0,1))
top[0].reshape(1, *self.data.shape)
def forward(self, bottom, top):
top[0].data[...] = self.data
print "forward=============================>cat"
print self.data
print type(top[0])
print dir(top[0])
print type(top[0].data)
#print help(top[0].data)
print type(top[0].data[...])
def backward(self, top, propagate_down, bottom):
pass
里面包括几个基本的设置,然后就是参数的读取,我这里添加了两个参数,路径和一个num参数。
基本实现里面有参数读取和图片读取的简单实现。
接下来调用test_python.py
#!/usr/bin/env python
#coding=utf-8
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
caffe_root = '/home/x/git/caffe/'
import sys
sys.path.insert(0, caffe_root + 'python')
import caffe
import mypythonlayer
sys.path.append("/home/x/git/caffe/examples/test_layer_lb/mypython")
caffe.set_device(0)
caffe.set_mode_gpu()
print "================================="
net = caffe.Net('/home/x/git/caffe/examples/test_layer_lb/mypython/conv.prototxt',caffe.TEST)
#print net.blobs.items()
#print dir(net.blobs)
net.forward()
日志:
WARNING: Logging before InitGoogleLogging() is written to STDERR
I1129 19:11:46.731223 16691 net.cpp:49] Initializing net from parameters:
state {
phase: TEST
}
layer {
name: "MyPythonLayer"
type: "Python"
top: "output"
python_param {
module: "mypythonlayer"
layer: "MyLayer"
param_str: "{\'data_dir\':\'../../images\',\'num\': 100}"
}
}
I1129 19:11:46.731266 16691 layer_factory.hpp:77] Creating layer MyPythonLayer
I1129 19:11:46.731314 16691 net.cpp:91] Creating Layer MyPythonLayer
I1129 19:11:46.731322 16691 net.cpp:399] MyPythonLayer -> output
I1129 19:11:46.744997 16691 net.cpp:141] Setting up MyPythonLayer
I1129 19:11:46.745023 16691 net.cpp:148] Top shape: 1 3 360 480 (518400)
I1129 19:11:46.745028 16691 net.cpp:156] Memory required for data: 2073600
I1129 19:11:46.745035 16691 net.cpp:219] MyPythonLayer does not need backward computation.
I1129 19:11:46.745039 16691 net.cpp:261] This network produces output output
I1129 19:11:46.745045 16691 net.cpp:274] Network initialization done.
=================================
Image: ../../images/cat.jpg
Parameter num : 100
forward=============================>cat
[[[ 49. 50. 47. ..., 30. 36. 45.]
[ 51. 52. 48. ..., 32. 37. 45.]
[ 51. 51. 49. ..., 27. 35. 42.]
...,
[ 15. 13. 13. ..., 156. 162. 164.]
[ 19. 20. 22. ..., 167. 158. 167.]
[ 25. 25. 27. ..., 188. 157. 158.]]
[[ 57. 58. 55. ..., 77. 87. 94.]
[ 57. 58. 56. ..., 82. 89. 96.]
[ 57. 57. 57. ..., 88. 95. 99.]
...,
[ 47. 46. 47. ..., 173. 179. 181.]
[ 53. 56. 58. ..., 184. 175. 184.]
[ 62. 64. 66. ..., 205. 174. 175.]]
[[ 26. 27. 25. ..., 45. 50. 56.]
[ 26. 27. 25. ..., 50. 52. 58.]
[ 26. 26. 26. ..., 52. 55. 60.]
...,
[ 36. 32. 36. ..., 182. 188. 190.]
[ 42. 42. 44. ..., 193. 184. 193.]
[ 46. 49. 51. ..., 214. 183. 184.]]]
<class 'caffe._caffe.Blob'>
['__class__', '__delattr__', '__dict__', '__doc__', '__format__', '__getattribute__', '__hash__', '__init__', '__module__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', '__weakref__', 'channels', 'count', 'data', 'diff', 'height', 'num', 'reshape', 'shape', 'width']
<type 'numpy.ndarray'>
<type 'numpy.ndarray'>
本人水平有点菜,开始一看python的protxt里面的参数有点懵逼,如果看不懂里面的某个东西直接写个文件调试,慢慢就懂了。
a="{\'sbdd_dir\': \'../data/sbdd/dataset\', \'seed\': 1337, \'split\': \'train\', \'mean\': (104.00699, 116.66877, 122.67892)}"
params = eval(a)
print type(())
print params.items()
params_dir=params['sbdd_dir']
print params_dir
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