使用matcaffe运行前向传球时出错

Question

我正在和CNN做迁移学习。我想用我的数据训练网络，但我在进行前向传递时遇到了这个错误：

Error using CHECK (line 4)
input data cell length must match input blob number

Error in caffe.Net/forward (line 92)
  CHECK(length(input_data) == length(self.inputs), ...

Error in main (line 79)
results= Unet.forward({data});

慢慢来，一步一步地解决错误，目前我的网络中只有一个数据层。这是我的train.prototxt文件：

name: 'my_phseg_v5-train'

force_backward: true

layer {top: 'image' top:'anno'   name: 'loaddata'    type: 'HDF5Data'   hdf5_data_param { source: '/home/alexandra/Documents/my-u-net/my_data.txt' batch_size: 1} include: { phase: TRAIN }}

在matlab中：

model = '/home/alexandra/Documents/my-u-net/my_phseg_v5-train.prototxt';
weights = '/home/alexandra/Documents/my-u-net/my_phseg_v5.caffemodel';

%defining the net: 
Unet = caffe.Net(model, weights, 'train'); % create net and load weights

results= Unet.forward({'image'});

我真的不明白我必须把什么作为一个参数放在forward(参数)中。有人能在这一点上帮我吗？

我还注意到，在我的Unet中，输入单元格的尺寸是0x1……我想这也是它不起作用的一个原因。

有没有人有办法解决这个问题？

Answer 1

我找到了我的问题的解决方案：

对于维度为0x1的输入单元格：

我使用的是deploy.prototxt文件，而不是开始时使用的train.prototxt文件。在这个文件中，定义了输入的维度。

我将其用作函数forward的参数：

output = Unet.blobs('image').get_data();
results= Unet.forward({output});

必须将数据(在我的例子中是图像)本身作为输入。