2

データのトレーニング中に次のエラーを受け取りました。インターネットで提供されているすべての解決策を試しましたが、何もうまくいかないようです。lmdb ファイルのパスとサイズを確認しましたが、ゼロではありません。しかし、問題はまだ存在します。この問題を解決する方法がわかりません。

pooling_
I0411 12:42:53.114141 21769 layer_factory.hpp:77] Creating layer data
I0411 12:42:53.114586 21769 net.cpp:91] Creating Layer data
I0411 12:42:53.114604 21769 net.cpp:399] data -> data
I0411 12:42:53.114645 21769 net.cpp:399] data -> label
F0411 12:42:53.114650 21772 db_lmdb.hpp:14] Check failed: mdb_status == 0 (2 
vs. 0) No such file or directory
*** Check failure stack trace: ***
I0411 12:42:53.114673 21769 data_transformer.cpp:25] Loading mean file from: 
/home/Documents/Test/Images300/train_image_mean.binaryproto
@ 0x7fa9436a3daa (unknown)
@ 0x7fa9436a3ce4 (unknown)
@ 0x7fa9436a36e6 (unknown)
@ 0x7fa9436a6687 (unknown)
@ 0x7fa943b0472e caffe::db::LMDB::Open()
@ 0x7fa943afc644 caffe::DataReader::Body::InternalThreadEntry()
@ 0x7fa940e46a4a (unknown)
@ 0x7fa9406fe182 start_thread
@ 0x7fa942a8a47d (unknown)
@ (nil) (unknown)
Aborted (core dumped)

以下は私のファイル設定です：

name: "GoogleNet"
layer {
    name: "data"
    type: "Data"
    top: "data"
    top: "label"
    include {
        phase: TRAIN
    }
    transform_param {
        mirror: true
        crop_size: 224
        mean_file: "/home/Documents/Test/Images300/train_image_mean.binaryproto"
    }
    data_param {
        source: "/home/caffe/examples/zImageDetection/ImageDetection_train_lmdb"
        batch_size: 32
        backend: LMDB
    }
}
layer {
    name: "data"
    type: "Data"
    top: "data"
    top: "label"
    include {
        phase: TEST
    }
    transform_param {
        mirror: false
        crop_size: 224
        mean_file: "/home/Documents/Test/Image300/test_image_mean.binaryproto"
    }
    data_param {
        source: "/home/caffe/examples/zImageDetection/ImageDetection_val_lmdb"
        batch_size: 50
        backend: LMDB
    }
}
4

2 に答える 2

1

Harshの答えを拡張するには：

Caffe Imagenet ページのセットアップ手順をよく読んでください。実行する必要のある手順の一部は、テキスト内に埋め込まれています。それらのすべてがコード ボックスにあるわけではありません。

この場合に特有のことですが、examples/imagenet/create_imagenet.sh ファイルを編集して、path/to参照を環境内の正しいパスに置き換える必要があります。これは、imagenet ファイルが存在する場所です。9 行目と 10 行目に注意が必要です。

TRAIN_DATA_ROOT=/path/to/imagenet/train/
VAL_DATA_ROOT=/path/to/imagenet/val/

また、5 行目で、EXAMPLE 変数が、圧縮された画像に十分なスペースがある場所に設定されていることを確認します。trainには 41Gb が必要ですが、前処理の上限値は少なくとも 55Gb です。 testは 1.7Gb しか占有しません。

于 2016-05-19T17:32:28.847 に答える