提交 9e19ff2b 编写于 作者: S SunAhong1993

fix the docs

上级 ed0708e8
......@@ -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:
......
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