为什么在 PyCaffe 中将 ndarray 分配给 ndarray 会引发属性错误？答案

【问题标题】：Why does assigning an ndarray to an ndarray in PyCaffe raise an Attribute Error?为什么在 PyCaffe 中将 ndarray 分配给 ndarray 会引发属性错误？
【发布时间】：2015-08-18 18:25:44
【问题描述】：

在阅读 Caffe 教程 (http://nbviewer.ipython.org/github/BVLC/caffe/blob/master/examples/00-classification.ipynb) 时，我发现了以下语句：

net.blobs['data'].data[...] = transformer.preprocess('data',
                                  caffe.io.load_image
                                         (caffe_root + 'examples/images/cat.jpg'))

它基本上用于将单个图像分配给net.blobs['data'].data。

net.blobs['data'].data[...] 是一个 4D ndarray，transformer... 返回一个 3D ndarray，因此省略号用于在第 0 轴上复制 3D 数组。这让我觉得我应该能够重写代码以避免省略号如下：

z3=transformer.preprocess('data', 
                           caffe.io.load_image
                                 (caffe_root + 'examples/images/cat.jpg'))

z4 = z3[np.newaxis,...]
net.blobs['data'].data = z4

但是，当我这样做时，我得到了

>> net.blobs['data'].data = z4
  Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  AttributeError: can't set attribute

尽管如此，

net.blobs['data'].data[...] = z3

工作正常。这对任何人都有意义吗？

我已经验证了我的变量的形状和类型如下：

>>> print net.blobs['data'].data.shape, z3.shape, z4.shape
(1, 3, 227, 227) (3, 227, 227) (1, 3, 227, 227)

>>> print type(net.blobs['data'].data),type(z3),type(z4)
<type 'numpy.ndarray'> <type 'numpy.ndarray'> <type 'numpy.ndarray'>

为什么net.blobs['data'].data = z4 会导致问题？

【问题讨论】：

澄清一下，您是在问它与[...] 一起使用而不是在没有它的情况下，还是在问为什么它与z3 一起使用而不是z4？您在两个示例中都没有做同样的事情，因为其中一个在分配目标的末尾有 [...] 而另一个没有。

标签： python numpy attributes caffe pycaffe

【解决方案1】：

执行obj.attr = blah 是在对象obj 上设置一个属性，所以obj 控制它。执行obj.attr[...] = blah 是在obj.attr 引用的对象上设置一个item（例如，一些类似数组的对象的“内容”），所以对象obj.attr 控制它。 p>

在您的示例中，net.blobs['data'] 是某种不允许设置其data 属性的对象，因此您不能执行net.blobs['data'].data = blah。但是net.blobs['data'].data 是一个数组，确实允许您更改其内容，因此您可以执行net.blobs['data'].data[...] = stuff。您正在使用这两种语法对两个不同的对象进行操作（一种是net.blobs['data']，另一种是net.blobs['data'].data）。

【讨论】：

谢谢。这是有道理的。

【解决方案2】：

第一种方法(net.blobs['data'].data = z4)的问题是'data'是net.blobs['data'](即Caffe Blob对象)的一个属性，不能赋值.如果给data属性赋值numpy数组，意思是“不使用分配给数据的内存，而是使用numpy数组的内存”，这是不可接受的。

但是如果你使用net.blobs['data'].data[...] = z4，你的意思是“将数据从numpy数组复制到为data属性分配的内存中”，这是可以接受的。

更多信息，您可以阅读 Caffe 用户组中的a similar question。

【讨论】：