我使用Caffe通过非常简单的CNN结构对非图像数据进行分类。我在使用尺寸为nx1x156x12的HDF5数据训练我的网络时没有遇到任何问题。但是，我在对新数据进行分类时遇到了困难。如何在不进行任何预处理的情况下进行简单的前向传播？我的数据已经过规范化并且具有适合Caffe的正确尺寸(它已经用于训练网络)。下面是我的代码和CNN结构。编辑:我已将问题与pycaffe.py中的函数“_Net_forward”隔离开来，发现问题是由于self.input字典为空而出现的。谁能解释这是为什么？该集合应该等于来自新测试数据的集合:ifset(kwargs.keys())!=set(self.i
我在我的ubuntu机器上成功编译了caffe，但无法在python中导入。Caffe安装在/home/pbu/Desktop/caffe我尝试将/home/pbu/caffe/python路径添加到sys.path.append，但仍然无法正常工作我正在尝试导入咖啡root@pbu-OptiPlex-740-Enhanced:/home/pbu/Desktop#python./caffe/output.pyTraceback(mostrecentcalllast):File"./caffe/output.py",line13,inimportcaffeFile"/home/pbu/D
我在我的机器上安装了AnacondaPython。当我启动Python解释器并在Pythonshell中键入“importcaffe”时，出现以下错误:ImportError:Nomodulenamedgoogle.protobuf.internal我有以下文件:wire_format_lite_inl.hwire_format_lite.hwire_format.hunknown_field_set.htext_format.hservice.hrepeated_field.hreflection_ops.hmessage_lite.hmessage.hgenerated_messa
有没有办法限制Caffe的CPU核心使用率？对于我的实例，我有一个XeonE5-2699，我想将Caffe限制为使用9个内核，即50%的CPU。大部分训练是在GPU上完成的，同时我还想进行一些其他开发。是否有捷径可寻？运行CentOS 最佳答案 我不确定如何调用caffe，但您可以使用cgroups来限制centos6及以上进程的cpu使用。将CPU使用限制为5个逻辑CPU的示例:sudomkdir-p/sys/fs/cgroup/cpu/fivecpussudobash-c"echo500000>/sys/fs/cgroup/cp
我已经在我的CentOS7(64位)中安装了BLAS。但是当我在我的中使用makeall时'caffe'.它报错:/usr/bin/ld:cannotfind-lcblas/usr/bin/ld:cannotfind-latlascollect2:error:ldreturned1exitstatusmake:***[.build_release/lib/libcaffe.so.1.0.0-rc3]Error1我不知道为什么会这样，也不知道如何解决。 最佳答案 我最终使用OpenBLAS解决了这个问题。yuminstallopenb
我实现了CaffeC++example的修改版本虽然它工作得非常好，但速度非常慢，因为它只接受一张一张的图像。理想情况下，我想向Caffe传递一个包含200个图像的vector并返回每个图像的最佳预测。我收到了一些greathelpfromFanglinWang并实现了他的一些建议，但仍然无法解决如何从每张图像中检索最佳结果。Classify方法现在传递一个cv::Mat对象vector(变量input_channels)，它是灰度浮点图像的vector。我已经消除了代码中的预处理方法，因为我不需要将这些图像转换为float或减去平均图像。我也一直在尝试摆脱N变量，因为我只想返回每个图
我正在为iOS构建caffe框架，我使用Caffe主源并制作文件来构建iOS框架。我将CMakeGUI配置中的操作系统目标更改为“/Applications/Xcode.app/Contents/Developer/Platforms/iPhoneOS.platform/Developer/SDKs/iPhoneOS.sdk”在运行Xcode构建项目时，我收到以下错误消息/Users/Macpro_ios_v2/Caffe_iOS/src/caffe/common.cpp:1:10:找不到“glog/logging.h”文件未找到“boost/thread.h”文件我在构建阶段包含了u
当主机有多个内核时，我无法在docker中对模型运行推理。模型通过PyTorch1.0ONNX导出器导出:torch.onnx.export(pytorch_net,dummyseq,ONNX_MODEL_PATH)使用单核启动模型服务器(包装在Flask中)会产生可接受的性能(cpuset将进程固定到特定的cpus)dockerrun--rm-p8081:8080--cpus0.5--cpuset-cpus0my_container响应来自ab-c1-n1000http://0.0.0.0:8081/predict\?itemids\=5,100Percentageoftherequ
我使用caffe提取了特征，它会生成一个.mdb文件。然后我尝试使用Python读取它并将其显示为可读数字。importlmdblmdb_env=lmdb.open('caffefeat')lmdb_txn=lmdb_env.begin()lmdb_cursor=lmdb_txn.cursor()forkey,valueinlmdb_cursor:printstr(value)这会打印出很长的一行不可读的损坏字符。然后我尝试打印int(value)，它返回以下内容:ValueError:invalidliteralforint()withbase10:'\x08\x80\x10\x01
在解析了许多关于在Python中构建Caffe层的链接后，我仍然难以理解一些概念。可以请人澄清一下吗？此处解释了网络的Blob和权重Python结构:FindinggradientofaCaffeconv-filterwithregardstoinput.此处解释了网络和求解器结构:Cheatsheetforcaffe/pycaffe?.定义python层的例子在这里:pyloss.pyongit.在这里进行分层测试:testlayerongit.此处描述了C++新层的开发:gitwiki.我仍然缺少的是:setup()方法:我应该在这里做什么？为什么在示例中我应该将“底部”参数的长度
