Caffeでのフォワードプロパゲーションはどのように行われますか？

Caffeでの順伝播は、ネットワークモデルのForward関数を呼び出すことで行います。まず、あらかじめ定義されたネットワークモデルと対応する重みパラメータを読み込む必要があります。その後、入力データをネットワークモデルの入力層に渡し、Forward関数を呼び出すことで順伝播プロセスが完了します。順伝播が完了した後、ネットワークモデルの出力層の結果を取得することで最終的な予測結果を得ることができます。以下に、簡単なサンプルコードが示されています：

import caffe

# 加载网络模型和权重参数
net = caffe.Net('path/to/deploy.prototxt', 'path/to/weights.caffemodel', caffe.TEST)

# 将输入数据传递给网络模型的输入层
input_data = # 输入数据
net.blobs['data'].data[...] = input_data

# 进行前向传播
net.forward()

# 获取网络模型输出层的结果
output_data = net.blobs['output'].data

# 输出预测结果
print(output_data)

Forward関数を呼び出す前に、入力データをネットワークモデルの入力層に渡し、net.blobs[‘output’].dataを使用してネットワークモデルの出力層の結果を取得する必要があります。これにより、Caffeのフォワード伝播プロセスが完了します。