Я пытаюсь преобразовать довольно сложную сверточную нейронную сеть из Caffe в Caffe2 по соображениям производительности. Я знаю об учебнике по преобразованию эквивалентных слоев, однако мои слои DummyData в Caffe приводят к сбою преобразования. Хотя я знаю, что мне, скорее всего, придется расширить учебный сценарий, чтобы учесть это, я надеялся, что кто-нибудь сможет указать мне правильное направление для создания эквивалента этого типа слоя в Caffe2.
Мне также нужно преобразовать пару разных слоев Python, поэтому неизбежно, что мне нужно будет изменить учебник в репозитории Caffe2 Github; Я просто не знаю, как к этому подойти, и подумал, что было бы очень полезно увидеть, как делается слой DummyData. К сожалению, у меня нет доступа к коду, который я написал, так как он находится на моем компьютере на работе, однако все, что я сделал до сих пор, это добавил новую функцию с такими же аргументами, как те, которые были заданы для всех других слоев и создали новый оператор. Я не уверен, что это правильный подход (поскольку может быть в значительной степени эквивалентный существующий оператор, который я пропустил).
