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在阅读 Caffe 教程（http://nbviewer.ipython.org/github/BVLC/caffe/blob/master/examples/00-classification.ipynb）时，我遇到了以下语句：

net.blobs['data'].data[...] = transformer.preprocess('data',
                                  caffe.io.load_image
                                         (caffe_root + 'examples/images/cat.jpg'))

它基本上用于将单个图像分配给net.blobs['data'].data.

net.blobs['data'].data[...]是一个 4D ndarray 并transformer...返回一个 3D ndarray，因此省略号用于在第 0 轴上复制 3D 数组。这让我觉得我应该能够重写代码以避免省略号，如下所示：

z3=transformer.preprocess('data', 
                           caffe.io.load_image
                                 (caffe_root + 'examples/images/cat.jpg'))

z4 = z3[np.newaxis,...]
net.blobs['data'].data = z4

但是，当我这样做时，我得到

>> net.blobs['data'].data = z4
  Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  AttributeError: can't set attribute

虽然，

net.blobs['data'].data[...] = z3

工作正常。这对任何人都有意义吗？

我已经验证了我的变量的形状和类型，如下所示：

>>> print net.blobs['data'].data.shape, z3.shape, z4.shape
(1, 3, 227, 227) (3, 227, 227) (1, 3, 227, 227)

>>> print type(net.blobs['data'].data),type(z3),type(z4)
<type 'numpy.ndarray'> <type 'numpy.ndarray'> <type 'numpy.ndarray'>

为什么会net.blobs['data'].data = z4导致问题？

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2 回答 2

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做obj.attr = blah的是在 object 上设置一个属性obj，所以obj控制它。做的是在 引用的对象上obj.attr[...] = blah设置一个项目obj.attr（例如，一些类似数组的对象的“内容”） ，因此对象obj.attr控制它。

在您的示例中，net.blobs['data']是某种不允许data设置其属性的对象，因此您不能这样做net.blobs['data'].data = blah. But是一个允许您更改其内容net.blobs['data'].data的数组，net.blobs['data'].data[...] = stuff因此您可以执行. 您正在使用这两种语法（net.blobs['data']在一种情况下和net.blobs['data'].data另一种情况下）对两个不同的对象进行操作。

于 2015-08-18T18:31:11.597 回答
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第一种方法（net.blobs['data'].data = z4）的问题是'data'是net.blobs['data']（它是Caffe Blob对象）的一个属性，它不能被分配。如果将 numpy 数组分配给 data 属性，则表示“不使用为数据分配的内存，而是使用 numpy 数组的内存”，这是不可接受的。

但是如果你使用net.blobs['data'].data[...] = z4，你的意思是“将数据从 numpy 数组复制到为 data 属性分配的内存中”，这是可以接受的。

有关更多信息，您可以阅读Caffe 用户组中的类似问题。

于 2016-05-17T09:04:34.873 回答