[Caffe]:检查失败:形状等于(原型)形状不匹配(未设置重塑)
[Caffe]: Check failed: ShapeEquals(proto) shape mismatch (reshape not set)
我有这个错误,我试图在互联网上看一下,但我什么也不清楚。
我用Caffe成功地训练了我的网,准确率约为82%。
现在我正在尝试通过以下代码使用图像:
python python/classify.py --model_def examples/imagenet/imagenet_deploy.prototxt --pretrained_model caffe_mycaffe_train_iter_10000.caffemodel --images_dim 64,64 data/mycaffe/testingset/cat1/113.png foo --mean_file data/mycaffe/mycaffe_train_mean.binaryproto
的,我的图像是 64x64,
这些是我得到的最后一行:
I061015:33:44.868100 28657 net.cpp:194] conv3 不需要向后计算。 I0610 15:33:44.868110 28657 net.cpp:194] norm2 不需要向后计算。 I0610 15:33:44.868120 28657 net.cpp:194] pool2 不需要向后计算。 I0610 15:33:44.868130 28657 net.cpp:194] relu2 不需要向后计算。 I0610 15:33:44.868142 28657 net.cpp:194] conv2 不需要向后计算。 I0610 15:33:44.868152 28657 net.cpp:194] norm1 不需要向后计算。 I0610 15:33:44.868162 28657 net.cpp:194] pool1 不需要向后计算。 I0610 15:33:44.868173 28657 net.cpp:194] relu1 不需要向后计算。 I0610 15:33:44.868182 28657 net.cpp:194] conv1 不需要向后计算。 I0610 15:33:44.868192 28657 net.cpp:235] 该网络产生输出fc8_pascal I0610 15:33:44.868214 28657 net.cpp:482] 收集学习率和权重衰减。 I0610 15:33:44.868238 28657 net.cpp:247] 网络初始化完成。 I0610 15:33:44.868249 28657 net.cpp:248] 数据所需内存:3136120 F0610 15:33:45.025965 28657 blob.cpp:458] 检查失败:形状等于(原型)形状不匹配(未设置形状) * 检查失败堆栈跟踪: * 已中止(核心已转储)
我试图不设置 --mean_file 和更多的东西,但我的镜头已经结束了。
这是我的 imagenet_deploy.prototxt,我已经修改了一些参数进行调试,但没有工作。
name: "MyCaffe"
input: "data"
input_dim: 10
input_dim: 3
input_dim: 64
input_dim: 64
layer {
name: "conv1"
type: "Convolution"
bottom: "data"
top: "conv1"
convolution_param {
num_output: 64
kernel_size: 11
stride: 4
}
}
layer {
name: "relu1"
type: "ReLU"
bottom: "conv1"
top: "conv1"
}
layer {
name: "pool1"
type: "Pooling"
bottom: "conv1"
top: "pool1"
pooling_param {
pool: MAX
kernel_size: 3
stride: 2
}
}
layer {
name: "norm1"
type: "LRN"
bottom: "pool1"
top: "norm1"
lrn_param {
local_size: 5
alpha: 0.0001
beta: 0.75
}
}
layer {
name: "conv2"
type: "Convolution"
bottom: "norm1"
top: "conv2"
convolution_param {
num_output: 64
pad: 2
kernel_size: 5
group: 2
}
}
layer {
name: "relu2"
type: "ReLU"
bottom: "conv2"
top: "conv2"
}
layer {
name: "pool2"
type: "Pooling"
bottom: "conv2"
top: "pool2"
pooling_param {
pool: MAX
kernel_size: 3
stride: 2
}
}
layer {
name: "norm2"
type: "LRN"
bottom: "pool2"
top: "norm2"
lrn_param {
local_size: 5
alpha: 0.0001
beta: 0.75
}
}
layer {
name: "conv3"
type: "Convolution"
bottom: "norm2"
top: "conv3"
convolution_param {
num_output: 384
pad: 1
kernel_size: 3
}
}
layer {
name: "relu3"
type: "ReLU"
bottom: "conv3"
top: "conv3"
}
layer {
name: "conv4"
type: "Convolution"
bottom: "conv3"
top: "conv4"
convolution_param {
num_output: 384
pad: 1
kernel_size: 3
group: 2
}
}
layer {
name: "relu4"
type: "ReLU"
bottom: "conv4"
top: "conv4"
}
layer {
name: "conv5"
type: "Convolution"
bottom: "conv4"
top: "conv5"
convolution_param {
num_output: 64
pad: 1
kernel_size: 3
group: 2
}
}
layer {
name: "relu5"
type: "ReLU"
bottom: "conv5"
top: "conv5"
}
layer {
name: "pool5"
type: "Pooling"
bottom: "conv5"
top: "pool5"
pooling_param {
pool: MAX
kernel_size: 3
stride: 2
}
}
layer {
name: "fc6"
type: "InnerProduct"
bottom: "pool5"
top: "fc6"
inner_product_param {
num_output: 4096
}
}
layer {
name: "relu6"
type: "ReLU"
bottom: "fc6"
top: "fc6"
}
layer {
name: "drop6"
type: "Dropout"
bottom: "fc6"
top: "fc6"
dropout_param {
dropout_ratio: 0.5
}
}
layer {
name: "fc7"
type: "InnerProduct"
bottom: "fc6"
top: "fc7"
inner_product_param {
num_output: 4096
}
}
layer {
name: "relu7"
type: "ReLU"
bottom: "fc7"
top: "fc7"
}
layer {
name: "drop7"
type: "Dropout"
bottom: "fc7"
top: "fc7"
dropout_param {
dropout_ratio: 0.5
}
}
layer {
name: "fc8_pascal"
type: "InnerProduct"
bottom: "fc7"
top: "fc8_pascal"
inner_product_param {
num_output: 3
}
}
有人能给我一个线索吗?谢谢。
C++和他们提供的分类箱也会发生同样的情况:
F0610 18:06:14.975601 7906 blob.cpp:455]检查失败:形状等于(原型)形状不匹配(未设置形状) * 检查失败堆栈跟踪: * @ 0x7f0e3c50761c google::日志消息::失败() @ 0x7f0e3c507568 google::LogMessage::SendToLog() @ 0x7f0e3c506f6a google::LogMessage::Flush() @ 0x7f0e3c509f01 google::LogMessageFatal::~LogMessageFatal() @ 0x7f0e3c964a80 caffe::Blob<>::FromProto() @ 0x7f0e3c89576e caffe::Net<>::CopyTrainedLayersFrom() @ 0x7f0e3c8a10d2 caffe::Net<>::CopyTrainedLayersFrom() @ 0x406c32 分类器::分类器() @ 0x403d2b主 @ 0x7f0e3b124ec5(未知) @ 0x4041ce(未知) 已中止(核心已转储)
我只是遇到了同样的错误。就我而言,最后一层的输出参数不正确:切换数据集时,我更改了train.prototxt中的类数,但在test.prototxt(或deploy.prototxt)中未能这样做。纠正这个错误为我解决了问题。
让我确认基本步骤是否正确。
input_dim: 10
input_dim: 3
input_dim: 64
input_dim: 64
您是否尝试过将第一个参数更改为 1,因为您只传递一个图像。
当顶部或底部斑点的尺寸不正确时,会发生上述错误。除了输入 blob 之外,没有其他地方可能会出错。
编辑 2:
当 fromproto 函数调用的"reshape"参数设置为 false 时,会出现ShapeEquals(proto) shape mismatch (reshape not set)
错误消息。
我在库中快速搜索了fromproto函数调用,如下所示。除了"CopyTrainedLayersFrom"函数之外,没有其他函数实际上将上述参数设置为false
。
这实际上令人困惑。我建议的两种方法是:
- 检查 caffe 源代码是否已从存储库更新。
- 尝试运行 caffe 的测试部分.bin可执行文件位于/build/tools/中。
在我的例子中,我的求解器文件中第二个卷积层中的内核大小与训练文件中的内核大小不同。更改求解器文件中的大小解决了该问题。
- Qt SQLite没有查询或参数计数不匹配
- 模板参数推导失败,函数参数/参数不匹配
- 在使用累加时,C++中的运算符+不匹配
- C++ 与操作员不匹配<<
- 在 Arduino 上使用 sscanf 会导致与 const char * 不匹配,并且返回值始终相同,尽管输入值不同
- 与'operator='不匹配(操作数类型'String'且"void")
- C++模板/别名 - 模板参数列表中参数 1 处的类型/值不匹配
- C4018:类内有符号、无符号不匹配
- 我在 .h 中有一个枚举类,并且在.cpp错误中有一个运算符重载:与"运算符<<不匹配
- 为什么我收到错误:"运算符<<不匹配?
- RE2 不匹配非 ASCII 字符
- 函数签名与调用的函数不匹配,常量字符[]和字符*之间的区别?
- 模板推导:为什么函数指针模板定义在常量和/或引用时不匹配?
- 错误:"模板<类_Tp,类_Dp>类 std::unique_ptr"的模板参数列表中参数 1 的类型/值不匹配
- OpenSSL fips in C++ wrapper Library 如何?错误:指纹不匹配
- 为什么我的数组值与此处的全局变量不匹配?
- 检测到 Conan 配置文件设置与 CMake 之间的编译器版本不匹配
- C++ 设置:不匹配 - 运算符
- 尝试在 for 循环中使用设置迭代器时与"运算符<"不匹配
- [Caffe]:检查失败:形状等于(原型)形状不匹配(未设置重塑)