问题标签 [caffe]

我已经在我的 Ubuntu 14.04 机器上安装了 Caffe。通过 581 次测试，make runtest运行良好。我正在尝试使用命令行和 python 界面并收到以下两个错误：

1. 命令行界面：当我尝试运行命令caffe时，出现以下错误：

   /li>

2. Python 接口：当我运行命令make pycaffe时，出现以下错误：

   /li>

我正在尝试在它的 Python 界面中运行 Caffe。我已经make pycaffe在 caffe 目录中运行了该命令，并且运行良好。现在，当我import caffe在终端（Ubuntu 14.04）的 python 环境中运行命令时，出现以下错误：

我试图在我的计算机上搜索“caffe.io”，但找不到该名称的任何文件。知道为什么会发生此错误以及如何纠正它吗？

我正在尝试在 Yosemite 上安装 caffe，而我的 C 不是最强的。这是我的错误：

我猜问题出在编译器上，所以我从 brew 安装了 gcc 并尝试使用

这仍然没有帮助。

有什么建议么？

我有这个错误，我试图在互联网上看一下，但我一无所知。

我用 Caffe 成功地训练了我的网络，准确率约为 82%。

现在我正在尝试通过以下代码使用图像进行尝试：

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

是的，我的图像是 64x64，

这些是我得到的最后几行：

I0610 15:33:44.868100 28657 net.cpp:194] conv3 不需要反向计算。I0610 15:33:44.868110 28657 net.cpp:194] norm2 不需要反向计算。I0610 15:33:44.868120 28657 net.cpp:194] pool2 不需要反向计算。I0610 15:33:44.868130 28657 net.cpp:194] relu2 不需要反向计算。I0610 15:33:44.868142 28657 net.cpp:194] conv2 不需要反向计算。I0610 15:33:44.868152 28657 net.cpp:194] norm1 不需要反向计算。I0610 15:33:44.868162 28657 net.cpp:194] pool1 不需要反向计算。I0610 15:33:44.868173 28657 net.cpp:194] relu1 不需要反向计算。I0610 15:33:44.868182 28657 net.cpp:194] conv1 不需要反向计算。I0610 15:33:44.868192 28657 net.cpp:235] 此网络产生输出 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] 数据所需的内存：3136120 F0610 15:33:45.025965 28657 blob.cpp:458] 检查失败：ShapeEquals(proto) 形状不匹配（未设置整形） * 检查失败堆栈跟踪：* 中止（核心转储）

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，我在一些参数中进行了修改以进行调试，但没有任何效果。

有人可以给我一个线索吗？非常感谢。

C++ 和 它们提供的分类箱也是如此：

F0610 18:06:14.975601 7906 blob.cpp:455] 检查失败：ShapeEquals(proto) 形状不匹配（未设置重塑） * 检查失败堆栈跟踪：* @ 0x7f0e3c50761c google::LogMessage::Fail() @ 0x7f0e3c507568 google:: LogMessage::SendToLog() @ 0x7f0e3c506f6a google::LogMessage::Flush() @ 0x7f0e3c509f01 google::LogMessageFatal::~LogMessageFatal() @ 0x7f0e3c964a80 caffe::Blob<>::FromProto() @ 0x7f0e3c<89576e caffe::> ::CopyTrainedLayersFrom() @ 0x7f0e3c8a10d2 caffe::Net<>::CopyTrainedLayersFrom() @ 0x406c32 Classifier::Classifier() @ 0x403d2b main @ 0x7f0e3b124ec5 (unknown) @ 0x4041ce (unknown) Aborted (core dumped)

I'm trying to create an LMDB data base file in Python to be used with Caffe according to this tutorial. The commands import numpy as np and import caffe run perfectly fine. However, when I try to run import lmdb and import deepdish as dd, I'm getting the following errors:

I'm running Python 2.7.9 through Anaconda 2.2.0 (64-bit) on Ubuntu 14.04. While installing the dependencies for Caffe according to this page, I've already installed the lmdb package through sudo apt-get install liblmdb-dev.

Any ideas why this error might be occuring?

我在 python 中使用 caffe 进行分类。我从这里得到代码。在这里，我只使用简单的代码，例如

但是，我遇到了错误，例如

你能帮我重新爱上它吗？谢谢

我使用了来自https://github.com/BVLC/caffe/tree/master/models/bvlc_googlenet的预训练 GoogleNet，并使用我自己的数据（约 100k 图像，101 个类）对其进行了微调。经过一天的训练，我在 top-1 分类中达到了 62%，在 top-5 分类中达到了 85%，并尝试使用这个网络来预测几张图像。

我只是按照https://github.com/BVLC/caffe/blob/master/examples/classification.ipynb的示例，

这是我的 Python 代码：

在我的 deploy.prototxt 中，我只更改了最后一层来预测我的 101 个类。

这是softmax输出的分布：

这似乎就像没有意义的随机分布。

感谢您的任何帮助或提示和最好的问候，亚历克斯

我正在使用 opencv 从我的相机中裁剪人脸。然后我用 caffe 来预测图像属于男性还是女性。我有一个从静态图像加载图像的原始代码。但是，我想使用相机中的图像。这是caffe中的原始代码

现在，我将使用 opencv 捕获帧并调用 predict 方法

在 resized_image 之后，我会将其转换为 caffe 类型，例如函数

但是，当我调用该函数时。我不知道什么是自我。你能帮我修一下吗？

谢谢你的帮助！

我正在使用 python 来使用 caffe 分类器。我从相机中获取图像并从训练集中执行预测图像。它运作良好，但问题是速度非常慢。我认为只有 4 帧/秒。您能否向我建议一些方法来改善我的代码中的计算时间？该问题可以解释如下。我必须age_net.caffemodel通过以下代码重新加载大小约为 80MB的网络模型

对于每个输入图像 ( caffe_input)，我调用 predict 函数

我认为由于网络的规模非常大。然后预测函数需要很长时间来预测图像。我想时间的慢是由它来的。
这是我的完整参考代码。它被我改变了。

我正在根据这里的开源进行年龄分类 python 代码有

其中.prototxt文件如下所示。我保留一个文件，即".caffemodel". 作为源代码，他之前提供过。但是，我想根据我的人脸数据库再次创建它。你能有任何教程或一些方法来创建它吗？我假设我有一个文件夹图像，其中包含 100 个图像并划分属于每个年龄组（1 到 1），例如

这是 prototxt 文件。提前致谢