問題タブ [caffe]

Linux Ubuntu 64 に Caffe をインストールしようとすると、エラーが発生します。エラーは次のとおりです。

/usr/bin/ld: /usr/local/lib/libgflags.a(gflags.cc.o): 再配置 R_X86_64_32S に対する `.rodata' は、共有オブジェクトを作成するときに使用できません。-fPIC で再コンパイル
/usr/local/lib/libgflags.a: シンボルの追加中にエラーが発生しました: 値が正しくありません

gflags ライブラリを で再コンパイルしようとしまし-fPICたが、エラーは次のように変わりました。

src/caffe/common.cpp: 関数 'void caffe::GlobalInit(int*, char***)':
src/caffe/common.cpp:35:5: エラー: '::gflags' が宣言されていません
::gflags::ParseCommandLineFlags(pargc, pargv, true);

また、caffe の CMakeCache.txt を変更して を設定しようとしましたが、-fPICどちらも機能しません。

このチュートリアルに従ってカフェをインストールしようとしています

基本的に、最後の make コマンドを入力すると、次のエラーが発生します。

このエラーの解決方法がわかりません。以前にこのエラーを見つけた人はいますか? どうすれば解決できますか？

Caffe のビルド手順に従っていると、次のエラーが表示されます

hdf5: libhdf5-devapt-get でのインストールを確認します。

cuda7がインストールされ、opencv 3 ...

私はCaffeフレームワークを使用して、畳み込みニューラル ネットワークの構築と研究を行っています。

私は (私がそう信じている) バグを偶然発見しました。(すでにGithubで報告済みです。)

これが問題です。test_iterテスト フェーズ中に、パラメーターの値 (ソルバー.prototxtファイルで定義)に応じてラベルの値が変更されます。

ネットワークのトレーニングとテストに 10240 枚の画像を使用しています。各画像には 38 個のラベルがあり、各ラベルには 2 つ (0 または 1) の値を設定できます。HDF5 ファイル形式を使用して、画像データとラベルを Caffe に取り込みます。各ファイルには、1024 個の画像とそれぞれのラベルが保存されます。(HDF5 ファイルを確認しましたが、すべて正しいです。)

トレーニングには 9216 (= 9 ファイル) の画像を使用し、テストには 1024 (= 1 ファイル) の画像を使用しています。私の Nvidia 540M グラフィック カードには 1 GB のメモリしかないため、バッチで処理する必要があります (通常、バッチごとに 32 または 64 の画像)。

問題を再現するために、次のネットワークを使用しています。

このネットワークは、すべてのラベル値を単純に出力します。このネットワークには次のソルバーを使用しています: (ほとんどは実際のネットワークからコピーしたものです)。

batch_sizeおよびtest_iterパラメータを変更することにより、次の結果が得られました。このチュートリアルによるとbatch_size、テスト データとtest_iterソルバーのバランスをとって、テスト中にすべてのテスト サンプルが使用されるようにする必要があります。私の場合、それを確認しbatch_size * test_iter = 1024ます。

これらは、値を変更したときの私の結果です:
batch_size = 1024, test_iter = 1 : すべて問題ありません。
batch_size = 512, test_iter = 2: 「1」だったラベルが「0.50」に変更されました。
batch_size = 256, test_iter = 4: '1' だったラベルが '0.50' または '0.25' に
batch_size = 128, test_iter = 8変更されました : '1' だったラベルが '0.50' または '0.25' または '0.125' に変更されました
[...]:。

テスト中にラベルの値に影響を与える何が起こっていますか? batch_sizeの使用と間違った解釈をしているだけtest_iterですか、それとも何か他のものを見逃していますか?

私はMatlabにたくさんの2Dデータ行列を持っています(画像データはありませんが、いくつかの単精度データがあります)。

カスタムニューラルネットワークをトレーニングするためにカフェが必要とするleveldb形式に2D matlab行列を変換する方法を知っている人はいますか?

画像 (imagenet アーキテクチャを使用) と mnist (数字認識データセット) のトレーニング方法に関するチュートリアルは既に行いました。ただし、後者の例では、それぞれのデータベースを作成する方法を示していません。チュートリアルでは、データベースは既に提供されています。

カフェでレイヤーを実装するには、疑似逆関数と転置関数が必要です。だから私はそれを行うためにArmadilloライブラリを使用しています。しかし、Caffe Blobs(2-D) を armadillo Mat に、またはその逆に変換するにはどうすればよいですか?

私は Caffe が初めてで、Caffe mnist の例の実行に問題があります。エラーメッセージは次のとおりです。

この投稿で提案されているように、解決策を検索し、動的ライブラリにリンクしようとしました。しかし、それは機能しません。既知のレイヤーが空であることがわかります。原因は何ですか？私を助けてください。ありがとう。Ubuntu 15.04 を使用しています。