flownet2编译时出现错误error: too few arguments to function ‘cudnnStatus_t ，直接替换相应文件即可

FlowNet2（TensorFlow） 此仓库包含用于TensorFlow的FlowNet2 [1]。 它包括FlowNetC，S，CS，CSS，CSS-ft-sd，SD和2。 安装 pip install enum pip install pypng pip install matplotlib pip install image pip install scipy pip install numpy pip install tensorflow Linux： sudo apt-get install python-tk 您必须安装CUDA： make all 下载砝码 要下载所有模型

flownet2-pytorch FlowNet Pytorch实现。 支持多种GPU训练，并且代码提供了有关干净数据集和最终数据集的训练或推理示例。 相同的命令可用于训练或推断其他数据集。 有关更多详细信息，请参见下文。 还支持使用fp16（半精度）进行推理。 如需更多帮助，请键入 python main.py --help 网络架构 以下是提供的不同Flownet神经网络架构。 每个网络的batchnorm版本也可用。 FlowNet2S FlowNet2C FlowNet2CS FlowNet2CSS FlowNet2SD FlowNet2 自定义图层 FlowNet2或FlowNet2C*结构依赖于自定义层Resample2d或Correlation 。 这些层与CUDA内核的pytorch实现可在 。 注意：当前，半精度内核不适用于这些层。 数据加载器 dat

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光流计算方法FlowNet2-C的训练文件，非常好用的，能获得较好的结果

flownet2官方给的网络定义文件需要经过一定的处理才可以被caffe识别使用，这里是按照博客内容修改后得到的结果，具体参考博客：https://blog.csdn.net/qq_25379821/article/details/81175158