caffe net 从 hdf5 层获取下一批答案

【问题标题】：caffe net get next batch from hdf5 layercaffe net 从 hdf5 层获取下一批
【发布时间】：2019-11-07 12:35:42
【问题描述】：

我正在使用 Caffe 的 Python 接口来测试我训练有素的网络：

model_def = "./test.prototxt"
model_weights = "./seg_10000.caffemodel" # contains trained weights

net = caffe.Net(model_def, model_weights, caffe.TEST)    
output = net.forward()

这仅适用于第一张图片。我的“test.prototxt”文件从 hdf5 格式加载数据并包含 20 张图片：

layer { top: "data" top: "label" name: "loaddata" type: "HDF5Data" hdf5_data_param { source: "/home/mmc/data.txt" batch_size: 1 } include { phase: TEST } }

data.txt 文件指向一个包含 20 个图像的 .h5 文件，即20x3x100x100。

但是，当我打印“数据”blob 的形状时，我只看到一张图像。

net.blobs["data"].data.shape 变成1x3x100x100

batch_size 参数会不会弄乱它？还是有其他方法来初始化网络？

谢谢

【问题讨论】：

标签： machine-learning computer-vision caffe hdf5 pycaffe

【解决方案1】：

您定义的数据层使用batch_size: 1，这意味着您的网络一次处理一张图像无论测试集中有多少图像。如果你想让它一次读取所有20张图片，你需要将数据层的batch_size定义为20。

【讨论】：

我的train.prototxt 也有batch_size: 1。这是否意味着它只训练一张图像？那么batch_size 参数有什么意义呢？我认为这只是出于性能原因。