我想知道如何在Caffe中为LMDB文件设置一个测试阶段。我已经训练了我的模型，一切看起来都很好，我的损失减少了，而且我对逐个加载的图像的输出似乎也很好。
现在我想看看我的模型如何在单独的LMDB测试集上执行，但似乎无法成功完成。由于我的损失函数已经在caffe中定义，因此我一次只能加载一个图像来完成一个循环并不理想。这需要我重新定义它。
这是我到目前为止所做的，但结果并没有意义;当我把火车上的损失与我从中得到的损失进行比较时，它们不匹配（相差数量级）。有谁知道我的问题是什么？
caffe.set_device(0)
caffe.set_mode_gpu()
net = caffe.Net('/home/jeremy/Desktop/caffestuff/JP_Kitti/all_proto/mirror_shuffle/deploy_JP.prototxt','/home/jeremy/Desktop/caffestuff/JP_Kitti/all_proto/mirror_shuffle/snapshot_iter_10000.caffemodel',caffe.TEST)
solver = None # ignore this workaround for lmdb data (can't instantiate two solvers on the same data)
solver = caffe.SGDSolver('/home/jeremy/Desktop/caffestuff/JP_Kitti/all_proto/mirror_shuffle/lenet_auto_solverJP_test.prototxt')
niter = 100
test_loss = zeros(niter)
count = 0
for it in range(niter):
solver.test_nets[0].forward() # SGD by Caffe
# store the test loss
test_loss[count] = solver.test_nets[0].blobs['loss']
print(solver.test_nets[0].blobs['loss'].data)
count = count+1