Python 使用caffe使用CSV数据训练Lenet

对不起，我有一个关于使用caffe处理高清数据的问题？我尝试使用以下步骤在Kaggle mnist csv数据上运行一个示例

使用

h5py

将其转换为h5数据。（我使用caffe-example.py进行转换）

然后修改lenet\u train\u test\u协议并对其进行训练。我对这一步完全不知所措

我在这里做的唯一改变是

layer {
  name: "mnist"
  type: "HDF5Data"
  top: "data"
  top: "label"
  include {
    phase: TRAIN
  }
  transform_param {
    scale: 0.00390625
  }
  data_param {
    source: "data/mnist_train_h5.txt"
    batch_size: 64
  }
}

如何更改lenet\u train\u test\u协议以适应数据？或者还有其他一些文件我需要更改？错误日志是

enF0724 18:21:11.052737 79373 hdf5_data_layer.cpp:76] Check failed: !this->layer_param_.has_transform_param() HDF5Data does not transform data.

> *** Check failure stack trace: ***
>     @     0x7fe8188bbdaa  (unknown)
>     @     0x7fe8188bbce4  (unknown)
>     @     0x7fe8188bb6e6  (unknown)
>     @     0x7fe8188be687  (unknown)
>     @     0x7fe818caec10  caffe::HDF5DataLayer<>::LayerSetUp()
>     @     0x7fe818c520a3  caffe::Net<>::Init()
>     @     0x7fe818c53e12  caffe::Net<>::Net()
>     @     0x7fe818c0ba20  caffe::Solver<>::InitTrainNet()
>     @     0x7fe818c0c9c3  caffe::Solver<>::Init()
>     @     0x7fe818c0cb96  caffe::Solver<>::Solver()
>     @           0x40c8f0  caffe::GetSolver<>()
>     @           0x406541  train()
>     @           0x404a81  main
>     @     0x7fe817dcdec5  (unknown)
>     @           0x40502d  (unknown)
>     @              (nil)  (unknown) Aborted (core dumped)ter code here

enF0724 18:21:11.052737 79373 hdf5_数据_层。cpp:76]检查失败：！此->层参数具有转换参数，HDF5Data不转换数据。
>***检查故障堆栈跟踪：***
>@0x7fe8188bbdaa（未知）
>@0x7fe8188bbce4（未知）
>@0x7fe8188bb6e6（未知）
>@0x7fe8188be687（未知）
>@0x7fe818caec10 caffe:：HDF5DataLayer:：LayerSetUp（）
>@0x7fe818c520a3 caffe:：Net:：Init（）
>@0x7fe818c53e12 caffe:：Net:：Net（）
>@0x7fe818c0ba20 caffe:：Solver:：InitTrainNet（）
>@0x7fe818c0c9c3 caffe:：Solver:：Init（）
>@0x7fe818c0cb96 caffe:：Solver:：Solver（）
>@0x40c8f0 caffe:：GetSolver（）
>@0x406541列车（）
>@0x404a81主
>@0x7fe817dcdec5（未知）
>@0x40502d（未知）
>@（无）（未知）中止（内核转储）ter代码

我假设您有一个hdf5数据文件

'data/mnist\u train\u h5.hd5'

从收到的错误消息中可以看到，

“HDF5Data”

层不支持数据转换。具体来说，您不能按图层缩放数据。
因此，您希望进行的任何转换都必须在创建

'data/mnist\u train\u h5.hd5'

期间自己应用它们

“HDF5Data”

层不接受

data\u param

，而是接受带有参数

source

的

hdf5\u data\u param

指定hd5二进制文件列表。在您的情况下，您应该准备一个额外的文本文件

“data/mnist\u train\u h5.txt”

，其中只有一行：

数据/mnist_列_h5.hd5

此文本文件将告诉caffe读取

'data/mnist\u train\u h5.hd5'

生成的层应如下所示：

layer {
  name: "mnist"
  type: "HDF5Data"
  top: "data"
  top: "label"
  hdf5_data_param {
    source: "data/mnist_train_h5.txt"
    batch_size: 64
  }
  include {
    phase: TRAIN
  }
}

---

谢谢你的回答！我有一个关于数据转换的问题。这是我的代码：[。请在这里查看他的第一段代码（太长，无法粘贴在这里）。我不确定除了那段代码之外，我还需要做什么额外的数据转换。非常感谢！你是说

源代码：“mnist_train_h5.txt”

而不是

源代码：“data/mnist_train_h5.hd5”

？@mrglud谢谢你发现了这个bug！-刚刚纠正了它。