Python スクリプトを使用して、事前トレーニング済みのネットワークを使用して特徴値を抽出しようとしています。これが私のスクリプトです：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
import caffe
caffe.set_device(0)
caffe.set_mode_gpu()
net=caffe.Net('blobs-Test-Eval.prototxt', 'best_snapshot_iter_4553.caffemodel', caffe.TEST)
im=np.array(Image.open('Test/D_4051.png'))
im_input = im[np.newaxis, np.newaxis, :, :]
net.blobs['data'].reshape(*im_input.shape)
net.blobs['data'].data[...]=im_input
out=net.forward()
print out['fc8']
これで、画像 D_4051 は 0.002 ～ 0.006 の間のスコアを返すはずですが、Python スクリプトはテスト セットの任意の画像に対して [[ 2.99469399]] を返します。私のコードが自分のやりたいことをしていないことは明らかですが、見つけたドキュメントと例から、何が間違っているのかわかりません。
ありがとう！