lyiiiiii61的博客

当时不记得是在解决什么问题的时候看到说要在mean = np.load(mean_file)后面加上.mean(1).mean(1)看代码看了好一段时间都没有解决同一数据集在测试和训练验证时得到的精度不一致的问题看到网上也有人问类似的问题，但解决方法对于我的情况都不适用于是尝试删掉后面的.mean(1).mean(1)，结果就意外地解决了这个问题，而且程序也没有报错

1. 数据标签未从0开始（caffe中要求标签从0开始）2. 学习率设置较高3. 网络输入与输出的类别数量不一致可以在solver里面设置：debug_info: true查看各个层的data和diff是什么值，NAN为无效数字，INF为无穷大由于loss的最大值由FLT_MIN计算得到，其对应的自然对数正好为-87.3365这说明softmax在计算的

（问题四）问题：fatal error: caffe/proto/caffe.pb.h: No such file or directory #include "caffe/proto/caffe.pb.h"解决方法:# In the directory you installed Caffe toprotoc src/caffe/proto

Python版本：mean.npy文件，由mean.binaryproto文件转换得到。其在测试程序中的导入方式为# classify.pyimport numpy as npmean_file = 'mean.npy'if mean_file: mean = np.load(mean_file) #mean = np.load(mean_file).mean(1).m...

<参考链接：https://blog.youkuaiyun.com/lilai619/article/details/49489975>（问题7）caffe模型测试程序，运行到classifier.predict(inputs_img, not args.center_only)这一句时，报错如下："...caffe/classifier.py", line 67, in predict     ...