[英]Caffe python layer backword pass implementation
我正在編寫一個caffe python層,該層轉售沿着特定軸[附加代碼]的[0 255]與正向傳遞之間的輸入正常。 該層是否需要向后傳遞? 如果是這樣,我該如何實施?
caffe_root = 'caffe_root'
import sys
sys.path.insert(0, caffe_root + 'python')
import caffe
import numpy as np
class scale_layer(caffe.Layer):
def setup(self, bottom, top):
assert len(bottom)==1 and len(top)==1, "scale_layer expects a single input and a single output"
def reshape(self, bottom, top):
top[0].reshape(*bottom[0].data.shape)
def forward(self, bottom, top):
in_ = np.array(bottom[0].data)
x_min = in_.min(axis=(0, 1), keepdims=True)
x_max = in_.max(axis=(0, 1), keepdims=True)
top[0].data[...] = np.around(255*((in_-x_min)/(x_max-x_min)))
def backward(self, top, propagate_down, bottom):
# backward pass is not implemented!
???????????????????????????
pass
如果您願意忽略np.around
,則您的函數非常簡單:
對於x=x_min
和對於x=x_max
,導數為零,對於所有其他x
,導數為255/(x_max-x_min)
。
這可以通過以下方式實現
def forward(self, bottom, top):
in_ = bottom[0].data
self.x_min = in_.min(axis=(0, 1), keepdims=True) # cache min/max for backward
self.x_max = in_.max(axis=(0, 1), keepdims=True)
top[0].data[...] = 255*((in_-self.x_min)/(self.x_max-self.x_min)))
def backward(self, top, propagate_down, bottom):
in_ = bottom[0].data
b, c = in_.shape[:2]
diff = np.tile( 255/(self.x_max-self.x_min), (b, c, 1, 1) )
diff[ in_ == self.x_min ] = 0
diff[ in_ == self.x_max ] = 0
bottom[0].diff[...] = diff * top[0].diff
不要忘記進行數字測試。 例如,可以使用test_gradient_for_python_layer
來完成。
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