我有L个fully connected layer图层。我要做的是以SoftmaxWithLoss而不是3D的形式检索数据。
我的输入ground_truth图像是3x128x128，我的最后一层看起来像这样：
1D在这里我收到以下错误：
softmax_loss_layer.cpp：47]检查失败：outer_num_ * inner_num_ == bottom [1] - ＆gt; count（）（1 vs. 49152）标签数量必须匹配数量 预测;例如，如果softmax轴== 1且预测形状为（N，C， H，W），标签数量（标签数量）必须为N H W，带整数 值{0,1，...，C-1}。
这里有什么问题？我的标签是3x128x128，而我的output_num是49152 = 3 x 128 x128 ??
我的后续问题是如何将这个1D数据转换为3D数据：
我正在使用python API for caffe。我知道我“只是”必须将1D矢量重塑为3D矢量。但是我怎么知道在哪里“重塑”1D向量中的哪个位置对应于3D向量中的位置。谁能帮我？
提前致谢！
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由于您正在寻找按像素分类，并且标签是地面实况图像，因此最好使用Eucledian loss图层而不是Softmax with loss。 Softmax通常用于多类分类。也可以在你的情况下使用softmax，但是改变标签的格式等。
在执行Eucledian损失时，caffe会将标签视为一维数组，同样也会将其应用于预测输出。 3D到1D的转换将采用Width-major格式，然后是Height，然后是Channels。
您的模型将学习使用与标签类似的格式预测输出。即，如果标签中的通道被反转，模型将最终学习倒置形式。这是因为前一层是fully connected层。
您可以阅读有关Softmax here的更多信息。
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