Question

对不起，我有一个关于使用caffe用于高清数据的问题吗？我尝试使用以下步骤在Kaggle mnist csv数据上运行示例

使用h5py将其转换为h5数据。（我使用caffe-example.py进行转换）
然后修改lenet_train_test_prototxt并训练它。我完全不知道这一步。

我在这里做的唯一改变是

layer {
  name: "mnist"
  type: "HDF5Data"
  top: "data"
  top: "label"
  include {
    phase: TRAIN
  }
  transform_param {
    scale: 0.00390625
  }
  data_param {
    source: "data/mnist_train_h5.txt"
    batch_size: 64
  }
}

如何更改lenet_train_test_prototxt以适应数据？或者还有一些我需要更改的其他文件？错误日志是

enF0724 18:21:11.052737 79373 hdf5_data_layer.cpp:76] Check failed: !this->layer_param_.has_transform_param() HDF5Data does not transform data.

> *** Check failure stack trace: ***
>     @     0x7fe8188bbdaa  (unknown)
>     @     0x7fe8188bbce4  (unknown)
>     @     0x7fe8188bb6e6  (unknown)
>     @     0x7fe8188be687  (unknown)
>     @     0x7fe818caec10  caffe::HDF5DataLayer<>::LayerSetUp()
>     @     0x7fe818c520a3  caffe::Net<>::Init()
>     @     0x7fe818c53e12  caffe::Net<>::Net()
>     @     0x7fe818c0ba20  caffe::Solver<>::InitTrainNet()
>     @     0x7fe818c0c9c3  caffe::Solver<>::Init()
>     @     0x7fe818c0cb96  caffe::Solver<>::Solver()
>     @           0x40c8f0  caffe::GetSolver<>()
>     @           0x406541  train()
>     @           0x404a81  main
>     @     0x7fe817dcdec5  (unknown)
>     @           0x40502d  (unknown)
>     @              (nil)  (unknown) Aborted (core dumped)ter code here

Answer 1

我假设您有一个hdf5数据文件'data/mnist_train_h5.hd5'。

从您收到的错误消息中可以看出，"HDF5Data"图层不支持数据转换。具体而言，您无法按图层缩放数据因此，您希望进行的任何转换，您必须在创建'data/mnist_train_h5.hd5'期间自己应用它们。
"HDF5Data"图层不接受data_param，而是hdf5_data_param，参数source指定hd5二进制文件的列表。在您的情况下，您应该使用一行准备一个额外的文本文件'data/mnist_train_h5.txt'：

数据/ mnist_train_h5.hd5

此文本文件会告诉caffe阅读'data/mnist_train_h5.hd5'。

生成的图层应如下所示：

layer {
  name: "mnist"
  type: "HDF5Data"
  top: "data"
  top: "label"
  hdf5_data_param {
    source: "data/mnist_train_h5.txt"
    batch_size: 64
  }
  include {
    phase: TRAIN
  }
}

使用caffe训练Lenet的CSV数据

1 个答案: