问题标签 [matconvnet]

我正在尝试使用 Matlab 和 Matconvnet 进行深度学习，特别是在这个实现上工作：Finding Tiny Faces。

我正在使用 Cuda 9 (GTX 1080Ti) 开发 Ubuntu 16.04。对于实现，我使用的是 Matlab R2017b。我已按照说明安装和编译 Matconvnet vl_compilenn('enableImreadJpeg', true)，并且通过了提供的测试。

当我尝试运行第一个函数bboxes = tiny_face_detector('data/demo/selfie.jpg', './selfie.png', 0.5, 0.1, 1)时，CuDNN 出现错误：

你知道如何解决这个问题吗？
非常感谢您提前。

我有以下问题：

使用 vl_nnconv 时出错
FILTERS 深度不划分 DATA 深度。

dagnn.Conv/forward 中的错误（第 16 行）

dagnn.Layer/forwardAdvanced 中的错误（第 85 行）

dagnn.DagNN/eval 中的错误（第 91 行）

cnn_train_dag_ps>processEpoch 中的错误（第 250 行）

cnn_train_dag_ps 中的错误（第 114 行）

Dag_Train 中的错误（第 83 行）

我不明白我可以解决这个问题，如果有人可以帮助我，我将不胜感激，谢谢。

问候。

我想使用 matlab 和 matconvnet-1.0-beta25 训练我的网络。我的问题是回归，我使用pdist损失函数来获取 mse。输入数据为56*56*64*6000，目标数据为56*56*64*6000，网络架构如下：

我将（我的名字）中的getSimpleNNBatch(imdb, batch)功能更改ncnn_train如下：

因为我的标签是多维的。我也从更改errorFunction为：cnn_trainmulticlassesnone

并将error变量从：

至：

我的第一个问题是为什么res(end).x上面命令中的第三维是 1 而不是 64？这是56*56*1*100（100 是批次）。

我犯错了吗？

这是结果：

这是我的网络架构图像

我正在尝试使用此链接在 Windows 上编译 matconvnet。但是我被困在：

这给了我一长串错误，我复制了几行：

我在互联网上搜索了很多，但我无法找到解决方案。任何帮助，将不胜感激。

我试图了解 Matconvnet 中的 MNIST 示例是如何设计的。看起来他们正在使用 LeNet 变体，但由于我之前没有使用过 Matconvnet，所以我很难建立最后一个卷积层和第一个全连接层之间的连接：

通常，在 Tensorflow 和 MxNet 等库中，最后一个卷积层被展平，然后连接到全连接层。在这里，据我了解，他们将第一个全连接层解释{{f*randn(4,4,50,500, 'single'), zeros(1,500,'single')}}为全连接层，但该层仍然给出一个三维激活图作为其结果。我看不出这里的“扁平化”是如何发生的。我需要有关如何在此处建立卷积层全连接层连接的帮助。

我希望在 CPU（根本没有 GPU）上运行 MatConvNet，并行计算中有 44 个工作人员。代码的哪一部分应该修改？非常感谢任何帮助。

我正在手动将预训练的 matconvnet 模型转换为 tensorflow 模型。我已经使用 scipy.io 从 matconvnet 模型 mat 文件中提取了权重/偏差，并获得了权重和偏差的 numpy 矩阵。

data从 scipy.io 返回的字典在哪里的代码片段：

...

...

model[0]['weights']例如，从 matconvnet 模型中提取的用于 for 层的 4x4x60 numpy 矩阵在哪里。这就是我为 9x9 输入定义占位符的方式。

当前问题：我无法获得匹配的等级。我一直getValueError：

概括

• 是否可以从 numpy 数组显式定义张量流模型的权重？
• 为什么我的体重矩阵的排名是 4？我的 numpy 数组应该更像 [?, 4, 4, 60]，我可以这样做吗？

尝试失败：

• 旋转 numpy 矩阵：我知道 matlab 和 python 具有不同的索引，（基于 0 的索引与基于 1 的索引，以及行专业与列专业）。尽管我相信我已经适当地转换了所有内容，但我仍然尝试使用诸如 np.rot90() 之类的库将 4x4x60 数组更改为 60x4x4。
• 使用 tf.reshape：在使用 tf.Variable 包装器包装权重后，我尝试在权重上使用 tf.reshape，但我得到 Variable has no attribute 'reshape'

注意：请注意，我知道有许多脚本可以从 matconvnet 到 caffe，从 caffe 到 tensorflow（如此处所述，例如https://github.com/vlfeat/matconvnet/issues/1021） . 我的问题与张量流权重初始化选项有关：

• https://github.com/zoharby/matconvnet/blob/master/utils/convert_matconvnet_caffe.m
• https://github.com/ethereon/caffe-tensorflow

有什么功能可以像这样可视化网络吗？

我想可视化 dagnn 和 simplenn 架构。

我想mex -setup在 MATLAB 中运行，但首先我必须vl_compilenn从 MatConvNet 版本运行matconvnet-1.0-beta24。当我运行时，vl_compilenn我收到错误：

关于这个还能做什么？

我们正在使用从以下网站获得的 imagenet-vgg-m-2048 的预训练模型： http ://www.vlfeat.org/matconvnet/pretrained/

有没有办法使用这个模型或将其转换为与任何 python 机器学习框架（pytorch、keras、tensorflow）兼容。

提前致谢。