我试着修改一个卡夫模型的重量,它是一个名为“深度实验室”的咖啡豆分支的一部分。尽管有关于的教程,但是当我尝试对我的自定义caffemodel做同样的操作时,python内核总是在下面的一行中死去:
# Load the original network and extract the fully connected layers' parameters.
net = caffe.Net('../models/deeplab/train.prototxt',
'../models/deeplab/train.caffemodel&
我想用预先训练过的模型对图像进行分类。我有caffemodel和prototxt文件,但是当我将caffe中的模型加载到python时
net = caffe.Net('/home/me/data/f1.prototxt',
'/home/me/data/f1.caffemodel',
caffe.TEST)
我收到错误了
Check failed: mdb_status == 0 (2 vs. 0) No such file or directory
有一个类似的问题,,但是有一个训练模型的例子,
我使用以下命令对我的模型进行基准测试:
./build/tools/caffe time -model /path/to/deploy.prototxt -weights /path/to/caffemodel -gpu all
我的问题是:数据集有什么不同吗?在这种情况下,我的部署文件没有指向任何数据集。而且,即使caffemodel文件只训练了一个时期,它也不应该起作用。我相信这是因为无论模型经过多大的训练,前进传球中的乘数和加法数都将保持不变。因此,无论使用什么.caffemodel文件,基准时间都应该是相同和准确的。我的假设正确吗?
我试图重塑一个卷积层的大小的一个卡夫莫德尔(这是一个后续问题的)。尽管有关于的教程,但它只展示了如何将权重参数从一个caffemodel复制到另一个相同大小的caffemodel。
相反,我需要在卷积滤波器中添加一个新的信道(全部为0),使其大小从当前的(64x3x3x3)更改为(64x4x3x3).。
假设卷积层称为'conv1'。这就是我迄今为止尝试过的:
# Load the original network and extract the fully connected layers' parameters.
net = caffe.Net('../mo