From 9e19ff2b43cc0a6f7e4c5ac3e703fb9e81b167f9 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: SunAhong1993 Date: Mon, 14 Dec 2020 12:26:21 +0800 Subject: [PATCH] fix the docs --- docs/user_guides/add_caffe_custom_layer.md | 44 ---------------------- 1 file changed, 44 deletions(-) diff --git a/docs/user_guides/add_caffe_custom_layer.md b/docs/user_guides/add_caffe_custom_layer.md index 4407f21..f925d16 100644 --- a/docs/user_guides/add_caffe_custom_layer.md +++ b/docs/user_guides/add_caffe_custom_layer.md @@ -38,50 +38,6 @@ bash ./toos/compile.sh /home/root/caffe/src/caffe/proto ``` ***步骤三 添加自定义Layer的实现代码*** -**静态图方式：** -- 进入./x2paddle/op_mapper/static/caffe2paddle/caffe_custom_layer，创建.py文件，例如mylayer.py -- 仿照./x2paddle/op_mapper/static/caffe2paddle/caffe_custom_layer中的其他文件，在mylayer.py中主要需要实现3个函数，下面以roipooling.py为例分析代码： - 1. `def roipooling_shape(input_shape, pooled_w=None, pooled_h=None)` - 参数： - 1. input_shape（list）：其中每个元素代表该层每个输入数据的shape，为必须传入的参数 - 2. pooled_w（int）：代表ROI Pooling的kernel的宽，其命名与.prototxt中roi_pooling_param中的key一致 - 3. pooled_h（int）：代表ROI Pooling的kernel的高，其命名与.prototxt中roi_pooling_param中的key一致 - - 功能：计算出进行ROI Pooling后的shape - 返回：一个list，其中每个元素代表每个输出数据的shape，由于ROI Pooling的输出数据只有一个，所以其list长度为1 - - 2. `def roipooling_layer(inputs, input_shape=None, name=None, pooled_w=None, pooled_h=None, spatial_scale=None)` - - 参数： - 1. inputs（list）：其中每个元素代表该层每个输入数据，为必须传入的参数 - 2. input_shape（list）：其中每个元素代表该层每个输入数据的shape，为必须传入的参数 - 3. name（str）：ROI Pooling层的名字，为必须传入的参数 - 4. pooled_w（int）：代表ROI Pooling的kernel的宽，其命名与.prototxt中roi_pooling_param中的key一致 - 5. pooled_h（int）：代表ROI Pooling的kernel的高，其命名与.prototxt中roi_pooling_param中的key一致 - 6. spatial_scale（float）：用于将ROI坐标从输入比例转换为池化时使用的比例，其命名与.prototxt中roi_pooling_param中的key一致 - - 功能：运用PaddlePaddle完成组网来实现`roipooling_layer`的功能 - 返回：一个Variable，为组网后的结果 - - 3. `def roipooling_weights(name, data=None)` - - 参数： - 1. name（str）：ROI Pooling层的名字，为必须传入的参数 - 2. data（list）：由Caffe模型.caffemodel获得的关于roipooling的参数，roipooling的参数为None - - 功能：为每个参数（例如kernel、bias等）命名；同时，若Caffe中该层参数与PaddlePaddle中参数的格式不一致，则变换操作也在该函数中实现。 - 返回：一个list，包含每个参数的名字。 - -- 在roipooling.py中注册`roipooling`，主要运用下述代码实现： - ``` - register(kind='ROIPooling', shape=roipooling_shape, layer=roipooling_layer, weights=roipooling_weights) - # kind为在model.prototxt中roipooling的type - ``` -- 在./x2paddle/op_mapper/caffe_custom_layer/\_\_init\_\_.py中引入该层的使用 - ``` - from . import roipooling - ``` -**动态图方式：** > 【注意】若Caffe自定义layer与Paddle的op一一对应，使用方式一，否则使用方式二。 - 方式一： -- GitLab