1、首先需要配置matlab接口环境,并定义是否开启GPU加速
caffe.set_mode_gpu(); %GPU加速模式
caffe.set_mode_cpu(); %CPU加速模式
如果没有配置成功,则会报错:无法找到caffe_
2、加载训练好的模型
net = caffe.Net(net_model,weight,’test’)
net_model 通常为deploy.prototxt
调用此句,如果net 和 weight不配套,则会出现matlab卡死并退出的问题,没有任何提示,直接退出,一头雾水。
此问题的可能性有:
1)deplo.prototxt 中shape的数据维数与训练数据维数(第一维可以不同)不同。
layer {
name: “data”
type: “Input”
top: “data”
input_param { shape: { dim: 1 dim: 3 dim: 28 dim: 28 } } // {batch,chanel,w,h}
}
2)deplo.prototxt 中的网络结构与训练的网络结构不相同。

本文介绍了如何在MATLAB环境中配置Caffe接口,并探讨了GPU与CPU两种模式的选择。此外,还详细阐述了加载预训练模型的过程及常见问题,如模型不匹配导致的程序异常退出等。
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