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title: 简介
description: "本章节修改只适用于Caffe网络模型。"
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# 简介

本章节修改只适用于Caffe网络模型。

网络的算子可以分为如下几类：

- 标准算子：AI处理器支持的Caffe标准算子，比如Convolution等。
- 扩展算子：AI处理器支持的公开但非Caffe标准算子，分为两种：

  - 一种是基于Caffe框架进行自定义扩展的算子，比如Faster RCNN中的ROIPooling、SSD中的归一化算子Normalize等。
  - 另外一种是来源于其他深度学习框架的自定义算子，比如YOLOv2中Passthrough等。

Faster RCNN、SSD等网络模型都包含了一些原始Caffe框架中没有定义的算子结构，如ROIPooling、Normalize、PSROIPooling和Upsample等。为了使AI处理器能支持这些网络，需要对原始的Caffe框架网络模型进行扩展，降低开发者开发自定义算子/开发后处理代码的工作量。若开发者的Caffe框架网络模型中使用了这些扩展算子，在进行模型转换时，需要先在prototxt中修改/添加扩展层的定义，才能成功进行模型转换。

本章节提供了AI处理器的扩展算子列表，并给出了如何根据扩展算子修改prototxt文件的方法。