Ncnn: caffe prototxt的输入层问题

[dancingpipi]

我的prototxt有多个输入，并且batch_size不在第一维，而在第二维，类似下面的格式：

layer {
name: "input"
type: "Input"
top: "first_input"
top: "second_input"
input_param {
shape {
dim: 100
dim: 1
dim: 128
}
shape {
dim: 100
dim: 1
}
}
}
用caffe2ncnn转换正常，但是运行的时候显示param is too old, please regenerate，看起来是输入层还是有问题，所以我有几个问题：

1. 像这样把所有的输入blob写在一层可以吗？还是需要用多个输入层来表示
2. batch_size可以是第二维吗，还是一定要写在第一维？
3. 能帮忙给出修改意见吗？

wish your help !~ QAQ

[dancingpipi]

补充下，生成的param的magic number是7767517

[dancingpipi]

@nihui

[nihui]

LSTM ？

[dancingpipi]

LSTM ？

谢谢回复，是LSTM
现在param is too old的问题已经解决了，但是我好像发现了一个ncnn lstm实现的bug？在src/lstm.cpp里：

int LSTM::load_model(const ModelBin& mb)

{
    int size = weight_data_size / num_output / 4;

    // raw weight data
    weight_hc_data = mb.load(size, num_output * 4, 0);
    if (weight_hc_data.empty())
        return -100;

    weight_xc_data = mb.load(size, num_output * 4, 0);
    if (weight_xc_data.empty())
        return -100;

    bias_c_data = mb.load(4, num_output, 0);
    if (bias_c_data.empty())
        return -100;

    return 0;
}

这里面weight_hc_data 的大小应该是num_output * num_output *4吧？

[nihui]

因为知道 lstm.cpp 写的不对，所以才没有编译进去...

[dancingpipi]

因为知道 lstm.cpp 写的不对，所以才没有编译进去...

哈哈哈。老哥你也太实诚了哈哈

[dancingpipi]

@nihui
我在你们的lstm的基础上修改了些bug，现在lstm可以跑出正确的结果了，能贡献给你们吗

[nihui]

@z13974509906 非常欢迎！可以发pull request，感谢！

[dancingpipi]

@nihui 搞定~

[nihui]

pull request merged
https://github.com/Tencent/ncnn/commit/225d4925c07c5bd32ff1b37c77e6049aaa0735f0
thanks a lot !