将长1D矢量数据，1D矢量标签提供给Caffe

Question

新手来这里咖啡。
我想在我自己的数据集上复制LeNet。我的训练数据是一维数据，可以表示为1x3000向量。对于每个1x3000向量，我有一个标签，它是1x64维二进制向量的另一个1D向量。我有100万个这样的（数据，标签）数据。我很困惑如何将它喂给Caffe。所有示例都包含尺寸为N x N的图像。

知道如何对这些数据进行处理以供给Caffe吗？

我正在考虑对向量进行零填充并将其设为n（零填充）xN，但它似乎不正确。 也可以将1x3000矢量切成1xn并将它们堆叠起来形成mxn矩阵作为解决方案？有人曾经这样做过吗？

任何建议表示赞赏。

Answer 1

Caffe可以轻松处理1D数据，包括“数据”和“标签” 我想将数据提供给caffe的最直接的方法是使用hdf5格式文件。您可以将数据包含在具有hdf5和'data'数据集的二进制'label'数据文件中。然后，您可以使用"HDF5Data"图层将数据提供给caffe。