但在測試過程中，碰到以下問題：
錯誤資訊來自：src/caffe/net.cpp中的copytrainedlayersfrom(const netparameter& param)函式，表明載入模型出現了問題。
1、模型會不會與訓練**不匹配？
這個模型是用同樣的caffe**在linux環境下訓練的，在linux下測試也沒有問題，排除了模型不匹配的問題。
2、**在windows和linux下有什麼不同？
caffe.pb.h和caffe.pb.cc是在windows下重新生成的，差別只在這裡了。懷疑protobuf的版本不一致導致的問題，都換為2.5.0版本後，問題仍然存在。
還有一些函式，open/close等，還有一些被注釋了的變數，如果有問題，只可能出現在這裡了。
* 解決方法 *：
在除錯過程中，試著載入了幾個不同的模型，發現函式中的copytrainedlayersfrom中param.layer_size() 都非常小，跟模型的網路層差距很大，問題的原因：模型沒有載入完全，導致後續的解析錯誤。
參照windows下用caffe載入二進位制模型（linux下訓練）的問題，很快就找到了問題所在，src/util/io.cpp函式中：
int fd = open(filename, o_rdonly);int fd = open(filename, o_rdonly|o_binary);其實如果採用官方的caffe-windows是肯定不會出現上述問題的，無奈自己挖的坑含著淚也要填完。不過在這次糾錯過程中，仔細看了之前從來沒有注意的caffe原始碼中的一些細節，也算是因禍得福。
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