您好，我感觉您的_inverted_residual_block好像有问题？

[LoveSophia]

按照大佬您在简书上的描述：
+ 每个 bottleneck 重复 n 次
+ 相同序列所有层具有相同数量的输出通道
+ 每个序列的第一层使用步长 s ，其他所有层使用步长 1
+ 所有空间卷积使用 3 * 3 内核
+ 扩展因子 t 始终应用于输入大小，若输入某层的tensor的通道数为k，那么用在这一层上的filters数就为 k * t

可是您的代码是：

def _inverted_residual_block(inputs, filters, kernel, t, strides, n):
    x = _bottleneck(inputs, filters, kernel, t, strides)

    for i in range(1, n):
        x = _bottleneck(x, filters, kernel, t, 1, True)

    return x

可是按照描述不应该是这样嘛/

def _inverted_residual_block(inputs, filters, kernel, t, strides, n):
   x = _bottleneck(x, filters=filters, kernel=kernel, t=t, s=strides)

    for i in range(1, n):
        x = _bottleneck(x, filters, kernel, t=1, s=1, shortcut=True)

    return x

[LoveSophia]

区别就是for循环那里，t=t改成了t=1，是我理解错了嘛？

[xiaochus]

扩展因子t的大小跟上述条件均没有关系，每一层inverted_residual_block的t的大小由作者在论文中的网络结构参数表给出。

[q739554534]

您好，请问这个模型保存后怎么加载呢？ 能看下您的测试代码嘛

[LoveSophia]

您好，能把git地址发下嘛？我咋没印象呢？ ------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "xiaochus/MobileNetV2" ***@***.***>; 发送时间: 2021年4月21日(星期三) 晚上10:43 ***@***.***>; ***@***.******@***.***>; 主题: Re: [xiaochus/MobileNetV2] 您好，我感觉您的_inverted_residual_block好像有问题？ (#14) 您好，请问这个模型保存后怎么加载呢？ 能看下您的测试代码嘛 — You are receiving this because you authored the thread. Reply to this email directly, view it on GitHub, or unsubscribe.