我注意到 Caffe MNIST example prototxt file允许一次最多将 64 个图像传递到网络。
我可以设置这个数字多高有限制吗？
我可以(例如)将此数字设置为 200 甚至 500，以便一次最多可以接受 200/500 张图像，而不会对预测产生负面影响？
最佳答案
唯一的限制是机器的内存:当 caffe 加载模型时，它会为所有参数和所有中间数据 blob 分配内存。并发处理的图像越多，需要提前分配的内存就越大。
确定此数字的最简单(也是最粗暴)的方法就是简单地试错，尝试将其设置为 200，看看加载模型时是否出现“内存不足”错误。
请注意，您可以同时处理的图像数量还取决于您使用的是 GPU 还是 CPU:通常 GPU 内存小于 CPU 内存，因此您可以处理更少的图像。
关于machine-learning - 一次可以向 Caffe 传递多少张图像？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/32589349/