1. 準備素材
a、一張貓cat-test.jpeg
b、建立標籤檔案
$ gedit /opt/caffe-master/data/cifar10/cifar10_words.txt
加入:
0 airplane
1 automobile
2 bird
3 cat
4 deer
5 dog
6 frog
7 horse
8 ship
9 truck
2. 操作
3. 問題上述命令產生的結果是foo.npy。這是乙個numpy格式的矩陣檔案,讀出來內容如下:
>>> import numpy as np
>>> c = np.load("foo.npy")
>>> c
array([[ 0.0259649 , 0.00272303, 0.02379645, 0.3592225 , 0.03843106,
0.39542419, 0.04642963, 0.03978103, 0.04933688, 0.01889039]], dtype=float32)
問題來了:這個矩陣是啥意思涅?
4. 除錯
報錯: mean shape incompatible with input shape
原因是『mean』與『input』的尺寸不同造成的。修改 ./python/caffe/io.py 檔案。
找到:
if ms != self.inputs[in_][1:]:
raise valueerror(『mean shape incompatible with input shape.』)
修改為:
if ms != self.inputs[in_][1:]:
print(self.inputs[in_])
in_shape = self.inputs
m_min, m_max = mean.min(), mean.max()
normal_mean = (mean - m_min) / (m_max - m_min)
mean = resize_image(normal_mean.transpose((1,2,0)),
in_shape[1:]).transpose((2,0,1)) * \
(m_max - m_min) + m_min
#raise valueerror(『mean shape incompatible with input shape.』)
5. 參考
以上方法,只是其中一種,下面引用的是乙個大牛的部落格,請參考:
caffe中 cifar10案例(一)訓練模型
1.背景知識 cifar10資料訓練樣本50000張,測試樣本10000張,每張為32 32的彩色三通道,共分為10類。cd opt caffe master sudo sh data cifar10 get cifar10.sh 3.轉換資料格式為lmdb sh examples cifar10 ...
caffe典型識別示例CIFAR 10的執行詳解
檔案說明 1.caffe的執行示例 cifar10 2.分析cifar10的資料集合模型結構 3.給出ciffar10的執行步驟 執行環境 windows7 x86 caffe vs2013 參考資料 1.2.二進位制資料庫 3.資料庫 4.5.一 cifar 10資料集簡介 1.cifar 10 ...
10案例分析
銀行 信用風險,即客戶違約風險,是銀行風險管控的主要內容。不同行業,不同企業,財務指標的風險程度不同。假資料,假資訊,假報表的現象,財務資訊的質量問題有三個方面是非常重要的 1.建立識別假報表的管理體系 2.研究建立財務資訊的勾稽關係,即通過相互之間的購機關係的檢驗來判別資料的質量 3.建立資料的錄...