Python 为什么net.blob['；fc7'；]数据[0]都是零

我想从人们的照片中提取面部描述符。这就是我到目前为止所做的：

首先使用python中的opencv库从照片中检测人脸

将这些面保存在另一个图像中

接下来我要从人脸图像中提取描述符

为此，我从这里下载了

vgg face caffemodel

CNN：

要提取描述符，首先我执行以下操作：

 net = caffe.Net('CAFFE_FACE_deploy.prototxt','CAFFE_FACE.caffemodel',caffe.TEST)
 img = caffe.io.load_image( "detectedface.jpg" )
 img = img[:,:,::-1]*255.0 
 avg = np.array([129.1863,104.7624,93.5940])
 img = img - avg 
 img = img.transpose((2,0,1)) 
 img = img[None,:]
 out = net.forward_all( data = img )

但它给出了维度不匹配错误，即数据应该是维度

（50,3224224）

，而不是

（50,3490490）

然后我试了一下：

  # input preprocessing: 'data' is the name of the input blob ==  net.inputs[0]
  transformer = caffe.io.Transformer({'data': net.blobs['data'].data.shape})
  transformer.set_transpose('data', (2,0,1))
  transformer.set_mean('data', np.load(caffe_root + 'python/caffe/imagenet/ilsvrc_2012_mean.npy').mean(1).mean(1)) # mean pixel
  transformer.set_raw_scale('data', 255)  # the reference model operates on   images in [0,255] range instead of [0,1]
  transformer.set_channel_swap('data', (2,1,0))  # the reference model has channels in BGR order instead of RGB

  net.blobs['data'].reshape(50,3,224,224)

  net.blobs['data'].data[...] = transformer.preprocess('data', caffe.io.load_image('detectedface.jpg'))
  out = net.forward()

  feats = net.blobs['fc7'].data[0]

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在这里，当我打印专长时，它显示所有零。为什么会这样？

您是否检查过任何层是否都具有零权重？当prototxt中的图层名称与权重文件不同时，会发生这种情况。否，因为它是一个预训练的网络，并且经过测试。请帮助。对于net.params.keys（）中的k:print（net.params[k][0].data），这将迭代层并打印权重。如果你得到一个所有权重都为零的层，那么在加载预先训练好的权重的过程中出现了一些问题。网络定义中的图层名称与培训期间使用的prototxt中使用的名称之间经常不匹配。您是否检查了任何图层是否都具有零权重？当prototxt中的图层名称与权重文件不同时，会发生这种情况。否，因为它是一个预训练的网络，并且经过测试。请帮助。对于net.params.keys（）中的k:print（net.params[k][0].data），这将迭代层并打印权重。如果你得到一个所有权重都为零的层，那么在加载预先训练好的权重的过程中出现了一些问题。网络定义中的图层名称与培训期间使用的prototxt中使用的名称之间通常不匹配。