нейронная сеть — Как я могу узнать, что в слое нет предвзятости при использовании caffe framwork с программой c ++
Я пытаюсь прочитать вес и уклон в рамках caffe с C ++. Вот мой код
shared_ptr<Blob<float> >& weight = current_layer->blobs()[0];//for weights
shared_ptr<Blob<float> >& bias = current_layer->blobs()[1];//for bias
Но если для некоторой модели смещение отсутствует или определено, оно происходит из-за ошибки сегментации.
Итак, какая функция возвращает логическое значение, которое указывает на наличие предвзятости и как вызвать функцию в c ++?
Решение
blobs вернулся из current_layer->blobs() хранятся в std::vector, Вы можете использовать его size имущество:
if (current_layer->blobs().size() > 1) {
shared_ptr<Blob<float> >& bias = current_layer->blobs()[1];//for bias
}
Увидеть этот похожий ответ для интерфейса Python для более подробной информации.
Другие решения
Других решений пока нет …