- html - 出于某种原因,IE8 对我的 Sass 文件中继承的 html5 CSS 不友好?
- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
- html - 在 :hover and :active? 上具有不同效果的 CSS 动画
- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景?
我正在使用 Caffe 库来训练卷积神经网络 (CNN)。但是,在将两个卷积层的输出应用于 inner_product 层之前,使用 concat 层组合输出时出现以下错误。
F1023 15:14:03.867435 2660 net.cpp:788] Check failed: target_blobs[j]->shape() == source_blob->shape() Cannot share param 0 weights from layer 'fc1'; shape mismatch. Source param shape is 400 800 (320000); target param shape is 400 400 (160000)
据我所知,我正在以与 BVLC_GoogLeNet 完全相同的方式使用 concat 层。 . concat 层可以在我的 train.prototxt 中找到 pastebin在名称 combined
下。我的输入 blob 的尺寸是 256x8x7x24
,其中 Caffe 中的数据格式是 batch_size x channels x height x width
。我尝试过使用 pycaffe 界面和控制台进行培训。我犯了同样的错误。以下是使用控制台进行训练的代码。
solver_path = CAFFE_ROOT+'build/tools/caffe train -solver '
model_path = self.run_dir+'models/solver.prototxt'
log_path = self.run_dir+'models/training.log'
p = subprocess.Popen("GLOG_logtostderr=1 {} {} 2> {}".format(solver_path, model_path, log_path), shell=True, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.STDOUT)
这个错误是什么意思?如何解决?
更新
如评论中所述,日志仅包含错误。错误的堆栈跟踪如下:
@ 0x7f231886e267 caffe::Net<>::ShareTrainedLayersWith()
@ 0x7f231885c338 caffe::Solver<>::Test()
@ 0x7f231885cc3e caffe::Solver<>::TestAll()
@ 0x7f231885cd79 caffe::Solver<>::Step()
@ 0x7f231885d6c5 caffe::Solver<>::Solve()
@ 0x408d2b train()
@ 0x4066f1 main
还应注意,我的求解器和代码可以很好地训练完全相同的 CNN,网络上只有 1 个“路径”,即没有 CONCAT 层。
最佳答案
我认为您遇到的问题是您的train 网络已更新为具有连接层,而您的测试 网络还没有。
这将解释您在考虑 concat 合并两个 400x400 层时遇到的 400x400 与 400x800 问题。如果不能看到您的测试网,我无法确定。
关于neural-network - 在 Caffe 中使用组合层时形状不匹配,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/33304859/
// Assuming that data are on the CPU initially, and we have a blob. const Dtype* foo; Dtype* bar;
我计划使用 NYU depth v2 数据集实现一个 CNN,它可以从单个图像估计深度。通过本教程,我了解到在 Caffe 上实现处理分类问题的 CNN 很容易。我很好奇 Caffe 是否适合涉及多维
我用图像训练了一个模型。现在想将 fc-6 功能提取到 .npy 文件中。我正在使用 caffe.set_mode_gpu() 运行 caffe.Classifier 并提取特征。 而不是每帧提取和保
我通过 apt install 命令在我的 Ubuntu v18 VM 上安装了 caffe-cpu。我正在努力找出安装目录所在的位置,如果我错了请纠正我,但我相信没有安装目录。我尝试执行的 NN 模
这个问题在这里已经有了答案: how to calculate a net's FLOPs in CNN [closed] (4 个回答) 4年前关闭。 我在tensorflow tutorial看到
似乎this related PR现在已经死了,有没有解决方法可以使用 early stopping在咖啡厅?也许在 Caffe 之上使用 Python? 最佳答案 第一部分很容易手动完成:让我们监控
当我尝试在MacbookPro(El Capitan)上安装最新的caffe时,出现以下错误。怎么了?如何解决? 我在此网站上发现了一些类似的问题,不幸的是显示的修复似乎是ubuntu特有的。 先感谢
average_loss有什么用?有人可以举一个例子或用外行的术语解释吗? 最佳答案 您可以登录 caffe.proto文件。当前版本中的第 151 行对 average_loss 给出了以下注释:
我想先分别处理不同类型的数据,然后将它们融合到一个公共(public)层中。这在 Caffe 中是否可行,如果可以,最好的方法是什么? 我读过可以在同一个 prototxt 文件中定义多个数据层。但是
我正在尝试将几个底部 Blob 合并为一个顶部 Blob ,然后将其馈送到下一层。 这些 Blob 来自不同的卷积/FC层,因此它们的形状不同。 我尝试了 concat 层,但使用轴 0 或 1 时,
包 Digits 需要使用 Caffe 安装目录的位置设置环境变量。 安装Caffe的简单方法是apt-get install caffe-cuda .但是,我无法弄清楚它的安装位置。没有安装在hom
我在 Caffe 中训练过 imagenet。现在我正在尝试为我的模型和 caffe 提供的训练模型计算 ROC/AUC。我有两个问题: 1) ROC/AUC 主要用于二进制类,但我也发现在某些情况下
我正在尝试使我的 Caffe 代码适应 tensorflow。我想知道将我的 train.txt 和 test.txt 转换为适用于 tensorflow 的最佳方法是什么。 在我的 train.tx
有没有办法安装/运行修改后的 Caffe 项目,例如 SegNet或FCN-Berkley-Vision在 Windows 上? 有Microsoft-led project to bring Caf
我想用python设置一个caffe CNN,使用caffe.NetSpec()界面。虽然我看到我们可以把测试网放在 solver.prototxt , 我想写在model.prototxt具有不同的
我有一个预训练的 faster-rcnn caffemodel。我可以使用 net.params[pr][0].data 获取模型的权重。到目前为止,权重是 numpy float32 类型。我想将它
我正在做一个将 keras json 模型转换为 caffe prototxt 的项目 caffe 支持任意填充值 keras(在 tensorflow 之上)支持“相同”和“有效”值 对于 caff
我正在尝试让 CaffeOnSpark 在本地运行,并且我按照 CaffeOnSpark wiki 上的此过程进行操作:https://github.com/yahoo/CaffeOnSpark/wi
我通过caffe使用我自己的数据集训练了网络,现在我想用C++写一个分类代码。我的机器 (linux) 仅适用于 CPU! (我使用 GPU 在 VM 中训练网络)。 当我尝试“包含”特定的 Caff
我知道可以(以编程方式)使用 caffe.Netspec() 设计一个网络,基本上主要目的是编写它的 prototxt。 net = caffe.NetSpec() .. (define) .. wi
我是一名优秀的程序员,十分优秀!