[Caffe]:关于Check failed: shape[i] >= 0 (-2 vs. 0)错误

Paddle-Lite/lite/core/program.cc:661 Run] Check failed: op_->CheckShape()【已解决】 Run] Check failed: op_->CheckShape(): CheckShape] Check failed 阅读详情

错误发现及分析

当使用caffe训练网络的时候,出现如题错误,我们可以分析下日志,日志如下:
error
我们可以看出,在错误发生前生成的Top shape:64 2048 4 4 。也就是feature size是4 × 4的。然后再看看pool5对应的pooling layer的设置:
pool5
发现pooling的核大小被设置成7,这就是问题的所在了。

解决方案

  1. 改变输入图像的大小,可以使feature map size变大
  2. 更改kernel_size的大小
    第二种方法比较直接。
C++部署深度学习模型:从ONNX Runtime实战到生产级优化指南 深度学习模型部署是算法落地的关键环节,其核心目标在于将训练好的模型高效、稳定地集成到生产环境中执行推理任务。从技术原理上看,模型部署涉及计算图优化、内存管理和硬件加速等多个层面,旨在最大化利用计算资源并降低延迟。其技术价值在于打通了从实验到产品的最后一公里,直接影响线上服务的响应速度、吞吐量和稳定性。在应用场景上,无论是互联网推荐系统、自动驾驶实时感知,还是金融风控和工业质检,都需要低延迟、高并发的推理服务支持。本文聚焦于使用C++和ONNX Runtime进行模型部署的完整实践,通过具体的代码示例,详细解 阅读详情

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chamsu
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