我正在使用 Caffe 库来训练卷积神经网络 (CNN)。但是,在将两个卷积层的输出应用于 inner_product 层之前,使用 concat 层组合输出时出现以下错误。
F1023 15:14:03.867435 2660 net.cpp:788] Check failed: target_blobs[j]->shape() == source_blob->shape() Cannot share param 0 weights from layer 'fc1'; shape mismatch. Source param shape is 400 800 (320000); target param shape is 400 400 (160000)
据我所知,我正在以与 BVLC_GoogLeNet 完全相同的方式使用 concat 层。 . concat 层可以在我的 train.prototxt 中找到 pastebin在名称 combined
下。我的输入 blob 的尺寸是 256x8x7x24
,其中 Caffe 中的数据格式是 batch_size x channels x height x width
。我尝试过使用 pycaffe 界面和控制台进行培训。我犯了同样的错误。以下是使用控制台进行训练的代码。
solver_path = CAFFE_ROOT+'build/tools/caffe train -solver '
model_path = self.run_dir+'models/solver.prototxt'
log_path = self.run_dir+'models/training.log'
p = subprocess.Popen("GLOG_logtostderr=1 {} {} 2> {}".format(solver_path, model_path, log_path), shell=True, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.STDOUT)
这个错误是什么意思?如何解决?
更新
如评论中所述,日志仅包含错误。错误的堆栈跟踪如下:
@ 0x7f231886e267 caffe::Net<>::ShareTrainedLayersWith()
@ 0x7f231885c338 caffe::Solver<>::Test()
@ 0x7f231885cc3e caffe::Solver<>::TestAll()
@ 0x7f231885cd79 caffe::Solver<>::Step()
@ 0x7f231885d6c5 caffe::Solver<>::Solve()
@ 0x408d2b train()
@ 0x4066f1 main
还应注意,我的求解器和代码可以很好地训练完全相同的 CNN,网络上只有 1 个“路径”,即没有 CONCAT 层。
最佳答案
我认为您遇到的问题是您的train 网络已更新为具有连接层,而您的测试 网络还没有。
这将解释您在考虑 concat 合并两个 400x400 层时遇到的 400x400 与 400x800 问题。如果不能看到您的测试网,我无法确定。
关于neural-network - 在 Caffe 中使用组合层时形状不匹配,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/33304859/