获取caffe中的Blob数据
是指从caffe网络模型中提取出Blob数据，Blob是caffe中用于存储数据的基本数据结构，可以理解为多维数组。在caffe中，每个层都有一个或多个Blob用于存储输入和输出数据。
要获取caffe中的Blob数据，可以通过以下步骤进行：
- 加载caffe模型：首先需要加载caffe模型，包括模型的结构文件（.prototxt）和模型的权重文件（.caffemodel）。可以使用caffe提供的Python接口进行加载。
- 创建网络：使用caffe.Net类创建一个网络对象，将加载的模型结构文件和权重文件作为参数传入。
- 输入数据：为了获取Blob数据，需要提供输入数据。可以通过caffe.Net对象的forward方法将输入数据传入网络。
- 获取Blob数据：通过caffe.Net对象的blobs属性可以获取所有的Blob对象。每个Blob对象都有一个data属性，可以通过该属性获取Blob数据。
以下是一个示例代码，展示了如何获取caffe中的Blob数据：
import caffe
# 加载caffe模型
net = caffe.Net('model.prototxt', 'model.caffemodel', caffe.TEST)
# 输入数据
input_data = ... # 输入数据，根据模型的输入要求进行准备
# 前向传播
output = net.forward(data=input_data)
# 获取Blob数据
blobs = net.blobs
for blob_name, blob in blobs.items():
blob_data = blob.data
print('Blob Name:', blob_name)
print('Blob Shape:', blob_data.shape)
print('Blob Data:', blob_data)在上述示例中，通过net.blobs属性获取了所有的Blob对象，然后遍历每个Blob对象，获取了Blob的名称、形状和数据。
对于caffe中的Blob数据，可以根据具体的应用场景进行处理和分析。例如，可以进行特征提取、可视化、数据分析等操作。
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1回答
到目前为止，我一直在Python上使用Caffe，现在我正在尝试使用C++来熟悉自己。
我所做的是尝试通过计算功能和通过HDF5层加载来探索caffe FC层。我已经训练了这个模型，它使用以下代码在python中工作得很好：
caffe.set_device(0)
caffe.set_mode_gpu()
net = caffe.Net(proto_file, caffe_model, caffe.TEST)
feats, labels = get_features('test/test.txt') #AlexNet features
for feature, la
浏览 3提问于2016-07-22得票数 3
3回答
我正在使用CAFFE编写C++代码来预测单个(目前)图像。图像已经进行了预处理，并采用.png格式。我已经创建了一个网络对象，并在经过训练的模型中阅读。现在，我需要使用.png映像作为输入层，并调用net.Forward() -但是有人能帮我找出如何设置输入层吗？
我在网络上找到了一些例子，但是它们都不起作用，而且几乎所有的例子都使用了不推荐的功能。根据：，不推荐使用"ForwardPrefilled“，使用”前进(向量，浮点*)“。API表示应该“设置输入块，然后使用Forward()”。这是有道理的，但是"set input blobs“部分并没有扩展，我也找不到一个关于如
浏览 4提问于2016-07-28得票数 3
1回答
标题已经包含了完整的问题:如何使用Pycaffe获得Caffe模型的给定图层的输出形状？
我有一个caffe.Net()对象，现在我想要模型中特定层的输出形状。
浏览 16提问于2017-12-31得票数 1
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我读过caffe2的教程，也试过受过预先训练的模特。我知道caffe2将利用GPU运行模型/网络。但输入数据似乎总是来自CPU(即。(主机)记忆。例如，在中，在加载模型之后，我们可以通过
result = p.run([img])
然而，图像"img“应该在CPU范围内读取。我所寻找的是一个框架，它可以将图像(从视频中解码并仍然驻留在GPU内存中)直接插入到预测模型中，而不是将其从GPU复制到CPU范围，然后再转移到GPU以预测结果。Caffe或Caffe2是否为python或C++提供了这样的函数或接口？或者我需要修补咖啡豆才能这样做？非常感谢。
这是我的解决方案：
我在tenso
浏览 2提问于2017-08-07得票数 1
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1回答
用gcc编译ok:
gcc -o test_blob test_blob.cpp -D CPU_ONLY -lcaffe -lstdc++ -lglog
，但在CLion，得到了以下错误：
Undefined symbols for architecture x86_64:
"caffe::Blob<float>::mutable_cpu_data()", referenced from:
_main in main.cpp.o
"caffe::Blob<float>::Reshape(int, int, int, i
浏览 1提问于2018-01-13得票数 0
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我训练过一个有图像的模特。现在希望将fc-6特性提取到.npy文件中。我使用caffe.set_mode_gpu()运行caffe.Classifier并提取特性。
而不是每帧提取和保存特征。我将文件夹的所有功能保存到临时变量中，将完整视频的结果保存到npy文件(减少磁盘写入操作的次数)。
我还听说我可以使用Caffe.Net，然后传递一批图像。但我不确定需要做什么预处理，这是否更快？
import os
import shutil
import sys
import glob
from multiprocessing import Pool
import numpy as np
import
浏览 4提问于2016-04-04得票数 4
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在caffe中添加python层相当简单(创建一个继承自caffe.layer的子类并添加四个基本方法，如和所述。但是，在caffe2中添加自定义python层对我来说并不简单。有人能解释一下在caffe2中添加python层的步骤吗？
浏览 0提问于2017-08-17得票数 3
我使用的是OpenCV 3.2。
我下载了一个包含平均文件mean.binaryproto的Caffe模型。我想从我的输入图像中减去平均值。如何将mean_file_proto读入OpenCV Mat中，以便从Caffe模型中的均值中减去图像？
编辑：
我可以只使用OpenCV来完成它而不使用Caffe吗？在Windows1064bit上，我在Visual 2015中使用OpenCV 3.2。我从摄像头得到一个图像，我想减去平均值，然后使用OpenCV::dnn，得到结果。
浏览 2提问于2017-02-15得票数 3
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我使用DEBUG=1标志来构建我的caffe。因此，我能够用gdb调试它。
我的调试程序就是mnist示例：
gdb --args .build_debug/tools/caffe train --solver=examples/mnist/lenet_solver.prototxt
我把我的断点设为
./include/caffe/layer.hpp:451
与以下职能相对应：
inline Dtype Layer<Dtype>::Forward(const vector<Blob<Dtype>*>& bottom,
const v
浏览 2提问于2016-07-01得票数 3
1回答
我正在尝试使用Caffe C++访问不同的层。但是，我无法获得任何数据：
net_.Forward();
std::vector<std::string> layerNames = net_.layer_names();
for(int i=0; i<layerNames.size(); i++){
cout << layerNames[i] << endl;
std::vector<boost::shared_ptr<caffe::Blob<float> > >& layer = net_
浏览 0提问于2017-02-19得票数 2
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当我阅读ssd代码时，有一些问题，我真的需要你的帮助。
本机caffe只支持分类，数据读取层通常用于读取数据库和读取图像以训练，为了支持多个标签和输入注释框的输入，我决定使用ssd，为本机caffe添加一个AnnotatedDataLayer层。这个新添加的层可以支持多个标签和注释框，但也有其局限性。原因是它读取的数据类型仍然是lmdb；我们现在需要随机读取数据集的数据，但是根据查询结果，lmdb是一个只能通过迭代器顺序读取的B+树结构，因此我们希望更改lmdb以直接读取图像。然而，本机caffe的直接读取图片不支持多标签和注释框。我如何修改caffe的image_data_layers以支持
浏览 2提问于2020-06-10得票数 1
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我试图使用Lib从图像中提取功能，这样我就可以在我的项目中将其用于其他目的。
我的Caffe神经网络可以很好地处理第一个图像，但是在第二个图像上，它会抛出以下错误：
Check failed: bottom[0]->shape() == bottom[i]->shape() bottom[0]: 87122736 0 85536896 0 (37632), bottom[1]: 1 3 112 112 (37632)
第一和第二图像都是相同的，它们的形状是具有3个通道的(112 X 112)。
代码
Caffe::set_mode(Caffe::CPU);
my_net.reset
浏览 0提问于2019-01-11得票数 0
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我使用Caffe对非图像数据进行分类，使用非常简单的CNN结构。我在我的HDF5 5上训练我的网络没有任何问题--尺寸为nx1x156x12的数据。然而，我在分类新数据时遇到了困难。
如何在没有任何预处理的情况下进行简单的前向传球？我的数据已经被规范化，并有正确的尺寸为Caffe (它已经被用来训练网络)。下面是我的代码和CNN的结构。
编辑：--我已经将问题隔离到pycaffe.py中的'_Net_forward‘函数，发现这个问题是在self.input dict为空时出现的。有人能解释一下为什么吗？该集应该等于来自新测试数据的集：
if set(kwargs.keys()) !=
浏览 2提问于2015-03-18得票数 11
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1回答
我在咖啡和深造方面都很新。我想使用从下载的数据集来训练我的模型。
我的列车数据是hdf5格式的。它还具有以下参数。
{
"debug": false,
"git_revision": "60c477dae59f3d1378568e2ebea054a135683e2f",
"height": 128,
"no_train_mirrors": false,
"output_dir": "/tmp/parse27k_crops_64x128"
浏览 4提问于2016-10-31得票数 0
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2回答
我需要把一个矩阵的所有元素加在一起，
但是，正如我注意到的，cblas函数( cblas_sasum & 'math_functions.cpp')的caffe包装器使用caffe_cpu_asum函数来计算向量中元素的绝对值之和。
因为我是cblas的新手，所以我试图找到一个合适的函数来去掉绝对，但是似乎在cblas中没有这个属性的函数。
有什么建议吗？
浏览 5提问于2016-08-01得票数 0
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我想用图像测试给出的FCN caffemodel：
但我不知道如何运行测试程序并显示标记的图像。
我想的代码如下：
import caffe
caffe_root = 'fcn.berkeleyvision.org-master/voc-fcn8s/'
model_def = caffe_root + 'deploy.prototxt'
model_weights = caffe_root + 'fcn8s-heavy-pascal.caffemodel'
test_image = caffe_root + 'test.jpg&
浏览 1提问于2016-10-21得票数 2
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在阅读Caffe的源代码时，我一直在想指针操作符(*)在这种用法中的意义。具体来说，vector<Blob<Dtype>*>是什么意思？
void ConvolutionLayer<Dtype>::Forward_cpu(const vector<Blob<Dtype>*>& bottom,
const vector<Blob<Dtype>*>& top) {
浏览 3提问于2018-04-20得票数 0
2回答
我是Caffe的新手，现在我需要在卷积神经网络中修改ReLU层中的阈值。我现在用来修改阈值的方法是在C++中编辑caffe/src/caffe/layers/relu_layer.cpp源代码，然后重新编译它。但是，这将在每次调用ReLU时将阈值更改为指定的值。在网络中的每个ReLU层中是否有使用不同值作为阈值的方法？顺便说一句，我正在使用pycaffe接口，我找不到这样的方法。
最后，对不起我的英语不好，如果有什么不清楚的地方，请告诉我，我会尽量详细描述的。
浏览 5提问于2016-11-12得票数 4
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我正在使用cpp在窗口中使用caffe处理图像分割问题。我使用"Imagedata“输入类型来训练网络，但在测试时得到了空白输出。有人能帮我分析一下这个问题吗？
********** solver.prototxt ***************
test_initialization: false
base_lr: 0.01
display: 51
max_iter: 50000
lr_policy: "step"
gamma: 0.1
momentum: 0.9
weight_decay: 0.0001
stepsize: 4069
snapshot: 100
浏览 4提问于2017-01-23得票数 3
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1回答
我是，我被介绍了如何将OpenCV Mat转换为Caffe对象，我可以从Caffe对象进行预测。据我所知，第一部分缩放图像，然后初始化caffe类TransformationParameter。
const float img_to_net_scale = 0.0039215684;
TransformationParameter input_xform_param;
input_xform_param.set_scale( img_to_net_scale );
DataTransformer<float> input_xformer( input_xform_param, TE
浏览 0提问于2015-08-25得票数 1
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截图: getBlob返回的错误结果：
以下是加法代码：
resize(img, img, Size(224, 224));
dnn::Blob inputBlob = dnn::Blob::fromImages(img);
net.setBlob(".data", inputBlob);
net.forward();
dnn::Blob prob = net.getBlob( "loss1"/*"prob"*/);
和prototxt文件：# name："nin_imagenet“#下五行相比，caffe的proto
浏览 1提问于2018-02-05得票数 1
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1回答
我有一个caffemodel文件，其中包含not的caffe-tensorflow转换实用程序不支持的层。我想生成我的caffemodel的numpy表示。
我的问题是，如何将caffemodel文件(如果有用的话，我还有prototxt )转换为numpy文件？
附加信息:我已经安装了python，caffe与python接口等。我显然没有喝过咖啡的经验。
浏览 10提问于2017-07-20得票数 6
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试图在我自己的数据集上训练LeNet。我从我的长一维矢量数据集中生成了HDF5文件，并创建了HDF5数据层，如下所示:与生成HDF5时一样，我将顶部的blobs命名为blobs。
name: "Test_net"
layer {
name: "data"
type: "HDF5Data"
top: "Inputdata"
top: "label"
hdf5_data_param {
source:"~/*_hdf5_train.txt"
batch_size: 3
浏览 6提问于2016-10-06得票数 0
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我读过一篇文章"Ubuntu安装-Ubuntu14.04与64位处理器指南“。网站()。现在，我打开IPython来测试PyCaffe是否正常工作。我输入" ipython“命令，然后输入到ipython页面。
然后，输入命令"import caffe"，但收到以下警告：
已注册的/root/code/caffe-master/python/caffe/pycaffe.py:13:RuntimeWarning:到-Python转换器；忽略了第二个转换方法。从._caffe导入网，SGDSolver，NesterovSolver，AdaGradSolver，\
浏览 5提问于2016-03-06得票数 2
1回答
有没有可能在CNNs中获得Caffe中每一层的梯度，编辑它们，并在训练过程中再次应用新的梯度？如果可能，使用pycaffe接口。
例如，在TensorFlow中，它可以通过函数来完成：
given_optimizer.compute_gradients(total_loss)
given_optimizer.apply_gradients(grads)
浏览 5提问于2017-01-31得票数 1
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我想学习如何编写caffe python层。
但是我只找到像这样非常简单的层的例子。
如何编写带有可训练参数的python caffe？
例如，如何编写一个全连接的python层？
浏览 4提问于2016-01-27得票数 1
1回答
在文件中:
Blob存储和communication# A Blob是Caffe正在处理和传递的实际数据的包装器，在Blob下还提供了CPU和GPU之间的同步能力。从数学上讲，blob是以C-连续方式存储的N维数组.
它说，一个blob存储在一个C-连续时尚。C-连续时尚是什么意思？
浏览 3提问于2016-06-02得票数 8
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1回答
我对MatCaffe有意见。我成功地在python中使用我自己的数据集(2种分类，0或1)训练了LeNet，并且现在尝试在Matlab上部署它。Net体系结构来自caffe/examples/mnist/lenet.prototxt。所有输入到网络中的图像总是返回1 (我尝试使用训练中的正负图像)。
下面是我的代码：
deployNet = 'lenet_deploy.prototxt';
caffeModel = 'weight.caffemodel';
caffe.set_mode_cpu();
net = caffe.Net(deployNet, caff
浏览 7提问于2017-04-26得票数 0
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在Caffe中，每个层都包含"top“或”底部“参数来指定层之间的连接。然而，有时也会出现这样的情况，例如，“顶层”是层本身(为什么我们必须将其连接到自己？)或者有几个“顶层”层。“顶部”和“底部”参数的确切含义以及使用它们的规则是什么？
浏览 2提问于2017-08-11得票数 12
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在caffe中的AlexNet实现中，我在deploy.prototxt文件中看到了以下层：
layer {
name: "drop7"
type: "Dropout"
bottom: "fc7"
top: "fc7"
dropout_param {
dropout_ratio: 0.5
}
}
现在，辍学的关键思想是在训练过程中从神经网络随机丢弃单元(以及它们的连接)。
这是否意味着我可以简单地从deploy.prototxt中删除这个层，因为这个文件仅用于测试期间？
浏览 1提问于2016-04-19得票数 4
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Caffe2框架在文件中包含以下代码
template <typename T>
inline bool InputIsType(int idx) {
return inputs_.at(idx)->template IsType<T>();
}
我不明白这个代码片段的第三行:为什么这里使用template语句？据我所知，template后面总是跟着<>，用于定义类型T，如代码片段的第一行所示。
为什么我们需要在调用template之前编写IsType<T>()
浏览 5提问于2017-05-04得票数 0
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1回答
最近，我尝试使用卷积神经网络(CNN)来提取图像的特征。我使用的模型是alexnet，框架是Caffe2和Python3.6.4。
问题是我想要提取FC7层的特性，它的维度应该是4096。
我如何处理这个问题？
浏览 0提问于2018-05-28得票数 1
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1回答
咖啡馆中的空间反射填充
、、、、
有什么想法在Caffe中实现空间反射填充，就像在Torch中一样？
(x): nn.SpatialReflectionPadding(l=1, r=1, t=1, b=1)
(x): nn.SpatialConvolution(64 -> 64, 3x3)
(x): nn.ReLU
浏览 1提问于2017-06-30得票数 3
请有人解释一下，如何使用Conv3D或ConvND来处理Depth-images或视频，或者几乎可以使用3d (n-d?)Caffe中的数据？
是否有Conv3D的示例或演示？
浏览 4提问于2016-11-29得票数 1
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1回答
我正在使用进行深度学习。我的程序在C++里。
每次在net_->Forward(&loss);上进行前向迭代时，我们都会遍历prototxt文件中定义的所有层，以及如何在C++中可视化每个层的输出。
在net.cpp文件中的Caffe library中，这个循环逐层迭代转发。
template <typename Dtype>
Dtype Net<Dtype>::ForwardFromTo(int start, int end) {
CHECK_GE(start, 0);
CHECK_LT(end, layers_.size());
Dtype
浏览 0提问于2017-10-30得票数 2
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我是Caffe2的新手，我想编写一个这样的操作：
Numpy方式
皮托奇路
我的问题是，如何组合Caffe2运算符，使相同的运算符像上面那样？我试过一些作文，但还是找不到合适的。如果有人知道这篇作文，请帮忙，我会很感激的。
浏览 1提问于2018-12-17得票数 2
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1回答
在Caffe中，正如我们在blob.hpp中所看到的，每个blob对象中有6个成员变量：
data_
diff_
shape_data_
shape_
count_
capacity_
data_包含我们传递的正常数据。
diff_是由网络计算的梯度。
由于源代码中没有评论，而且由于缺乏正式文档，我想知道，其他文件的确切含义是什么？
谢谢,
浏览 0提问于2016-07-27得票数 0
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1回答
我正在尝试使用python层来制作标签数据。也就是说，我有一个caffe数据库的LMDB数据库，其中标签由6个使用位掩码的标签组成，我需要从中提取其中一个来学习。
但是，当传递给MyPythonLayer.forward方法时，label字段呈现为np.float32类型，并且是四舍五入的，因此被转换回int的值与原始值不同。自然，它使提取的一部分与比特掩码无用。是否有一种强制Caffe将标签数据作为int传递给MyPythonLayer.forward的方法？
MyNet.prototxt：
layer {
name: "data"
type: "Data&#
浏览 4提问于2017-05-29得票数 1
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1回答
我修改了FCN网络并设计了一个新的网络，其中我使用两个ImageData层作为输入param，并希望该网络产生一幅图片作为输出。这是和
原始图片和标签都是灰度图片，大小为224*224。我已经训练了一个caffemodel，并使用infer.py来使用caffemodel进行分段，但是遇到了以下错误：
Check failed: bottom[0]->num_axes() == first_spatial_axis + num_spatial_axes_ (3 vs. 4) bottom num_axes may not change.
下面是infer.py文件：
import nu
浏览 2提问于2017-05-09得票数 1
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1回答
我的列车和标签数据为data.mat。(我有200个包含6000个特性的培训数据，标签(-1，+1)保存在data.mat中)。
我试图在hdf5中转换我的数据(训练和测试)，并使用以下方法运行Caffe：
load input.mat
hdf5write('my_data.h5', '/new_train_x', single( permute(reshape(new_train_x,[200, 6000, 1, 1]),[4:-1:1] ) ));
hdf5write('my_data.h5', '/label_train',
浏览 1提问于2015-12-24得票数 1
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我有brainwash_mean.npy文件，它是一个没有错误的正确文件。
我正在尝试转换npy file to binaryproto，但出现了'Incorrect array shape.'错误。
我的代码是
def convert_numpy_binaryproto(filename):
print filename;
avg_img = np.load(filename);
#avg_img is your numpy array with the average data
blob = caffe.io.array_to_blobpr
浏览 3提问于2017-02-17得票数 0
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我需要伪逆和转置函数来实现caffe中的一层。所以我用Armadillo图书馆来做这件事。但是我怎样才能把咖啡豆(2-D)转化成蟾蜍，反之亦然呢？
浏览 4提问于2015-06-06得票数 0
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1回答
咖啡豆未知底水珠
、、、
我正在与caffe框架合作，我想培训下一个网络：
当我执行下一个命令时：
caffe列车--解决器solver.prototxt
它抛出的错误：
`F0802 14:31:54.506695 28038 insert_splits.cpp:29] Unknown bottom blob 'image' (layer 'conv1', bottom index 0)
*** Check failure stack trace: ***
@ 0x7ff2941c3f9d google::LogMessage::Fail()
@ 0x7ff
浏览 10提问于2016-08-02得票数 0
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在执行以下.prototxt时，我会得到一个错误，我完全不知道为什么在那里会出现错误：
layer {
name: "conv"
type: "Convolution"
bottom: "image"
top: "conv"
convolution_param {
num_output: 2
kernel_size: 5
pad: 2
stride: 1
weight_filler {
t
浏览 4提问于2016-12-02得票数 3
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我的代码是这样的：
<select name="caffe" id="caffe">
<option value="5">Red</option>
<option value="6">nmfxnsdnx</option>
</select>
<div id="gll_select">
<script>
var caffe = $("#caffe").val(
浏览 2提问于2012-03-21得票数 1
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1回答
caffe重塑层可以转置吗？
、、、、
Caffe已经实现了reshape层，但假设我想先将一个blob的(1, n, k, p)改造成(1, a, b, k, p)，在那里n= a*b将其转换为形状(1, b, a, k, p)，如何实现这个操作，我知道我可以编写一个独立的python层，并使用numpy.reshape和numpy.transpose来完成所有这些，但这是无效的，不是吗？
浏览 0提问于2018-01-23得票数 1
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1回答
我按照opencv在线文档的说明加载了一个caffe框架模型。但是当我在第80行执行代码net.forward()时，出现了一个unhandled exception。以下是错误信息。
OpenCV Error: Assertion failed (input.dims() == 4 && (input.type() == CV_32F ||
input.type() == CV_64F)) in cv::dnn::ConvolutionLayerImpl::allocate, file C:\Use
rs\chang\Desktop\opencv_contrib-master
浏览 3提问于2016-08-10得票数 0
在使用Caffe库将自己的图像输入LeNet中时，我遇到了问题。我毫无困难地部署和初始化了通过训练获得的重量。由于网络使用28x28的输入大小进行训练，我尝试将输入图像调整为28x28，并将其输入到已部署的LeNet中，但它给了我“不可接受的numpy数组”错误。
不仅如此，在调整大小后，我还尝试将其转换为img = img.transpose(img, (2,0,1))，但它给了我"TypeError:只有长度-1数组才能转换为Python标量“。
下面是我到目前为止在图像预处理中尝试过的python代码：
img = caffe.io.load_image('number5
浏览 2提问于2017-02-11得票数 0
我想要加载一个神经网络，该神经网络已经经过了训练，用于图像分类。
NN包含一个文件mean.binaryproto，在输入要分类的图像之前，该文件具有被减去的方法。
我试图了解什么是包含在这个文件，所以我使用谷歌科拉布，看看里面是什么。
加载它的代码如下：
# Load the Drive helper and mount
from google.colab import drive
# This will prompt for authorization.
drive.mount('/content/drive')
!ls "/content/drive/My Dr
浏览 4提问于2018-10-24得票数 4
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我正在阅读caffe的图层源代码，但我有以下问题：
Layer::SetLossWeights函数在做什么？我知道，在Layer类中，有一个loss_变量，用于文档：
在目标函数中，指示每个顶块是否有一个非零权重的向量。
他们有什么关系吗？
在caffe.proto文件中，LayerParameter loss_weight只用于丢失层，对吗？
非常感谢。
浏览 4提问于2017-03-29得票数 1
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