当我跑步时,
caffe test
或caffe time
即使对于新导入的网络架构,测试也会进行。这些测试使用了哪些数据?
更新
以下是来自Caffenet的数据层的片段,其中没有对源的引用。它来自: https://github.com/BVLC/caffe/blob/master/models/bvlc_reference_caffenet/deploy.prototxt
name: "CaffeNet"
layer {
name: "data"
type: "Input"
top: "data"
input_param { shape: { dim: 10 dim: 3 dim: 227 dim: 227 } }
}
更新2:
但是,尽管我们正在使用deploy.prototxt
,但仍然使用以下命令并运行测试:
caffe test -model=models/bvlc_reference_caffenet/deploy.prototxt -weights=models/bvlc_reference_caffenet/bvlc_reference_caffenet.caffemodel
答案 0 :(得分:2)
正如@Shai建议的那样,你需要查看原型文件中定义的输入层。
由于您未提供有关模型的任何详细信息,因此我将使用interfaces教程作为示例: http://caffe.berkeleyvision.org/tutorial/interfaces.html
具有以下内容:
caffe test -model examples/mnist/lenet_train_test.prototxt -weights examples/mnist/lenet_iter_10000.caffemodel -gpu 0 -iterations 100
您可以在此处找到此原型文字: 例如: https://github.com/BVLC/caffe/blob/master/examples/mnist/lenet_train_test.prototxt
数据源(包含在测试中)的编号如下:
source: "examples/mnist/mnist_test_lmdb"
这是使用的数据。
您可以阅读有关如何在examples/mnist
目录中下载此数据的信息:
https://github.com/BVLC/caffe/tree/master/examples/mnist
更新:如果数据层没有源参数,那么它很可能只用于"部署"。在此设置中,数据可以在没有地面实况数据的情况下传递到模型。不应该在这种类型的原型上调用caffe test
。寻找训练/测试原型文本(大多数模型都带有两者)。