我一直在寻找一种使用OpenVINO框架上的C ++ API获取网络每一层权重/参数和偏差张量的方法。我在文档中找不到任何内容,在示例中也找不到任何示例。我如何提取这些张量?
谢谢, 塞萨尔。
编辑: 分别获取权重和偏见的代码:
for (auto&& layer : this->pImplementation->network) {
weightsbuf << "Layer name: " << layer->name << std::endl;
weightsbuf << "Parameters:" << std::endl;
for (auto&& param : layer->params) {
weightsbuf << '\t' << param.first << ": " << param.second << std::endl;
}
std::vector<int> kernelvect;
auto kernelsize = layer->params.at("kernel");
std::stringstream ss(kernelsize);
// split by comma kernel size
for (int i; ss >> i;) {
kernelvect.push_back(i);
if (ss.peek() == ',')
ss.ignore();
}
int noutputs = std::stoi(layer->params.at("output"));
int nweights = kernelvect[0] * kernelvect[1] * noutputs;
int nbias = noutputs;
for (auto&& blob : layer->blobs) {
weightsbuf << '\t' << blob.first << ": ";
for (size_t w = 0; w < nweights; ++w) {
weightsbuf << blob.second->buffer().as<float*>()[w] << " ";
}
weightsbuf << std::endl;
weightsbuf << '\t' << "biases:";
for (size_t b = 0; b < nbias; ++b) {
weightsbuf << blob.second->buffer().as<float*>()[nweights + b] << " ";
}
}
weightsbuf << std::endl;
}
答案 0 :(得分:1)
似乎没有官方示例可以显示该功能。我也没有找到类似的东西。
我实现了一个基本示例,该示例打印了有关网络各层的信息。请看一下:https://github.com/ArtemSkrebkov/dldt/blob/askrebko/iterate-through-network/inference-engine/samples/cnn_network_parser/main.cpp
我相信使用API的想法很明确。
该示例基于dldt repo的当前状态(分支“ 2019”,它对应于版本2019 R3.1)
另一个可能有用的链接是CNNLayer类的文档: https://docs.openvinotoolkit.org/latest/classInferenceEngine_1_1CNNLayer.html