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我正在使用 CNN 进行迁移学习。我想用我的数据训练网络，但在进行前向传递时出现此错误：

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});

为了慢慢来并逐步解决错误，我的网络中现在只有一个数据层。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在 forward(argument) 中提出什么作为论点。有人可以在这一点上帮助我吗？

我还注意到，在我的 Unet 中，输入单元格的尺寸为 0x1 ...我想这也是它无法正常工作的原因。

有人知道如何解决这个问题吗？

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我找到了解决问题的方法：

对于尺寸为 0x1 的输入单元格：

我使用了 deploy.prototxt 文件，而不是我一开始使用的 train.prototxt 文件。在这个文件中定义了输入的维度。

我用它作为函数 forward 的参数：

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

必须将数据（在我的情况下为图像）本身作为输入。

于 2016-07-25T12:17:32.627 回答