したがって、私の問題は、イメージネットのサイズを 256X256 に変更すると、小さいイメージ (32X32) でイメージネットをトレーニングできないことで構成され、すべてが正常にトレーニングを開始します。だから私は問題が私の設定であることを知っています。
私は自分の設定を設定しようとしました:
deploy.prototxt: 最後の 2 つの input_dims を 32 に設定しました
solver.prototxt: Solver_mode: CPU を設定します (他のすべてはそのままにしておきます)
train_val.prototxt: 両方の設定で crop_size: 31 を設定します
256X256 にサイズ変更された画像でトレーニングが正常に実行されるため、すべてのパスは正しいです。
しかし、上記で説明したセットアップでは、次のエラーが発生します。
I1114 11:53:38.484948 4566 net.cpp:96] Setting up fc6
F1114 11:53:38.484967 4566 blob.cpp:72] Check failed: data_
*** Check failure stack trace: ***
@ 0x7f82ed8a0daa (unknown)
@ 0x7f82ed8a0ce4 (unknown)
@ 0x7f82ed8a06e6 (unknown)
@ 0x7f82ed8a3687 (unknown)
@ 0x45814e caffe::Blob<>::mutable_cpu_data()
@ 0x4c12fa caffe::GaussianFiller<>::Fill()
@ 0x4e5719 caffe::InnerProductLayer<>::LayerSetUp()
@ 0x4705e1 caffe::Net<>::Init()
@ 0x471eee caffe::Net<>::Net()
@ 0x452560 caffe::Solver<>::InitTrainNet()
@ 0x4537c6 caffe::Solver<>::Init()
@ 0x453926 caffe::Solver<>::Solver()
@ 0x415650 caffe::GetSolver<>()
@ 0x411b44 train()
@ 0x40ef21 main
@ 0x7f82ea913ec5 (unknown)
@ 0x410697 (unknown)
@ (nil) (unknown)
train_caffenet_letter.sh: line 4: 4566 Aborted (core dumped) ./build/tools/caffe train --solver=models/bvlc_reference_caffenet/solver_letter.prototxt
これらのファイルで他にどのような設定を変更する必要があるかを誰かが説明していただければ、それとも完全に間違っていますか?
私はこのチュートリアルに従おうとしましたが、やめませんでした: http://drubiano.github.io/2014/06/18/caffe-custom-data.html