从Faster RCNN开始学python(四)

本文解析了FasterRCNN中_init_caffe函数的作用与实现细节,介绍了如何初始化caffe配置,包括设置随机种子确保实验结果的可复现性及指定GPU设备等。

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为避免在代码解析和理解Faster RCNN中内容过于分散,我们将各个单独的程序先单独分析下,为Faster RCNN主代码的理解铺路。
解释下子函数_init_caffe(cfg):

def _init_caffe(cfg):
"""Initialize pycaffe in a training process.
"""
    import caffe
    # fix the random seeds (numpy and caffe) for reproducibility
    np.random.seed(cfg.RNG_SEED)
    caffe.set_random_seed(cfg.RNG_SEED)
    # set up caffe
    caffe.set_mode_gpu()
    caffe.set_device(cfg.GPU_ID)

cfg.RNG_SEED是随机数种子的编号,通过确定每次都使用同一随机种子可以得到相同的值,若没有设置随机数种子那么下次提取随即数时。
下列代码使用随机数中字标号为numpy和caffe设置了随即数:

np.random.seed(cfg.RNG_SEED)
caffe.set_random_seed(cfg.RNG_SEED)

在使用GPU的过程中一台电脑可能有多个GPU,有时其中多个GPU已经在高负荷工作时,需要把程序在空闲GPU中运行,使用下列语句设置caffe使用的GPU为哪个:

caffe.set_mode_gpu()
caffe.set_device(cfg.GPU_ID)

所以子函数_init_caffe(cfg)就是用来初始化一下caffe的设置。

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