caffe之Check failed: !lines_.empty() File is empty错误

最新推荐文章于 2024-05-23 22:27:39 发布
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本文记录了一次在使用Image Data Layer加载MNIST训练数据时遇到的问题及解决方案。问题表现为尝试打开的文件为空导致程序崩溃，解决方法是确保数据文件路径为绝对路径。

I0813 20:39:10.270206 38816 layer_factory.hpp:77] Creating layer ImageData1
I0813 20:39:10.272202 38816 net.cpp:100] Creating Layer ImageData1
I0813 20:39:10.272202 38816 net.cpp:418] ImageData1 -> ImageData1
I0813 20:39:10.273198 38816 net.cpp:418] ImageData1 -> ImageData2
I0813 20:39:10.273198 38816 image_data_layer.cpp:38] Opening file ./mnist/train/test.txt
F0813 20:39:10.274196 38816 image_data_layer.cpp:49] Check failed: !lines_.empty() File is empty
*** Check failure stack trace: ***

原因:source不是绝对路径，改成绝对路径就行了

[caffe问题记录]Check failed: target_blobs.size() == source_layer.blobs_size() (2 vs. 1)
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04-23 1199
caffe问题记录 最近研究模型压缩领域，拿了训练好的ResNet-50网络caffemodel进行压缩。 结果报错： Check failed: target_blobs.size() == source_layer.blobs_size() (2 vs. 1) Incompatible number of blobs for layer res2a_branch1 一直在查看用于压缩的pr...
caffe训练出错：Check failed: status == CUDNN_STATUS_SUCCESS (4 vs. 0) CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR
山中有石为玉
02-12 9328
1、caffe调用caffe train出错： F0212 20:20:50.783892 23403 cudnn_conv_layer.cpp:53] Check failed: status == CUDNN_STATUS_SUCCESS (4 vs. 0)  CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR *** Check failure stack trace: *** ...
image_data_layer.cpp:49] Check failed: !lines_.empty() File is empty
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06-08 2130
用caffe跑模型出现：image_data_layer.cpp:49] Check failed: !lines_.empty() File is empty错误网上给的建议是将data_param 改为image_data_param但已经使用了image_data_param，仍报这个错误了，最后发现将source中的绝对路径，更改为相对路径就好了；source："/data/home/li...
七牛云 上传 文件 file is empty
T_Y_F_的博客
03-06 452
七牛云 上传 文件 file is empty
caffe深度学习【二】训练错误：image_data_layer.cpp:49] Check failed: !lines_.empty() File is empty
volcano_Lin 的博客
07-27 2106
问题： 用caffe跑模型时，在读取我的train.txt时显示： image_data_layer.cpp:49] Check failed: !lines_.empty() File is empty  的错误 问题应该是没有找到train.txt文件   解决方法： 打开网络所在的prototxt文件，修改其中的路径部分。 1）将root_folder中的绝对路径，更改为相对路...
github直接网页上传时出现 this file is empty
whscheetah的博客
11-30 1166
GitHub网页上传出现 This file is empty.
IDEA报错之读取jar出错：zip file is empty
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Check failed: error == cudaSuccess (74 vs. 0) misaligned address
01-08
以下摘自github hoszbh的回答 ...You can insert tow lines of code before size_t total_max_workspace = ... as follow: size_t m=32; max_workspace = (max_workspace + m-1) / m * m;
Check failed: axis_index < num_axes() (1 vs. 1) axis 1 out of range for 1-D Blob with shape
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06-07 6869
这两周在做跨年龄的人脸识别。我用的是两个网络共同训练。有点像孪生网络（网络的浅层共享参数，深层用正交子空间，提取判别特征）。 在运行的时候爆出题目一样的error Check failed: axis_index *** Check failure stack trace: *** 思考了好久，也从开始追踪代码。看log。并没有什么异常。然后在log中发现如下信息：
.build_release/tools/caffe: error while loading shared libraries: libopencv_core.so.3.3: cannot open
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ubuntu@ubuntu-ST-KN:~/caffe$ sudo make runtest -j8   CXX src/caffe/test/test_mvn_layer.cpp CXX src/caffe/test/test_tanh_layer.cpp NVCC src/caffe/test/test_im2col_kernel.cu CXX src/gtest/gtest-all.cp...
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今天执行git pull时遇到麻烦，应该是昨天电脑异常关机造成的git数据损坏： $git pull error: object file .git/objects/88/526655aa4eca14ead2d443e80082276a79e0c2 is empty error: object file .git/objects/88/526655aa4eca14ead2d443e80082276...
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Github上传时报错The file path is empty的解决办法
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F0728 18:57:14.726486 9314 net.cpp:969] Check failed: target_blobs.size() == source_layer.blobs_size() (2 vs. 1) Incompatible number of blobs for layer conv0a
最新发布
07-30
在使用Caffe框架时，可能会遇到类似以下错误信息： ``` F0728 18:57:14.726486 9314 net.cpp:969] Check failed: target_blobs.size() == source_layer.blobs_size() (2 vs. 1) Incompatible number of blobs for layer conv0a ``` 该错误表明模型在加载或执行过程中，某一层（如`conv0a`）的权重（blobs）数量与预期不一致。具体来说，目标网络期望该层有两个权重blob（例如权重和偏置），但源模型仅提供了一个权重blob。 ### 错误原因分析 1. **权重文件不完整或格式不匹配**：在加载预训练模型时，如果模型定义（prototxt）中某层需要权重和偏置，但权重文件（caffemodel）中没有对应的偏置数据，则会触发此错误。 2. **模型定义与权重文件版本不一致**：模型定义文件（prototxt）修改后（如添加或删除偏置项），但权重文件未重新训练或转换，导致结构不一致。 3. **卷积层配置参数不一致**：例如`bias_term`参数在prototxt中被设置为`true`，但权重文件中没有对应的偏置项。 ### 解决方案 1. **检查模型定义中的`bias_term`设置**： 如果模型定义中设置了`bias_term: true`，则表示该层应包含偏置项。若权重文件中无偏置数据，可尝试将其改为`bias_term: false`，以匹配权重文件结构。 示例： ```protobuf convolution_param { num_output: 64 kernel_size: 3 stride: 1 pad: 1 bias_term: false # 修改为与权重文件匹配 } ``` 2. **使用`convert_protomean.py`或`upgrade_net_proto_text.py`工具调整模型定义**： Caffe提供了一些工具脚本，可用于升级或调整模型定义文件，使其与当前版本兼容。 ```bash python caffe_root/scripts/upgrade_net_proto_text.py deploy.prototxt updated_deploy.prototxt ``` 3. **重新训练模型或生成匹配的权重文件**： 若模型结构已修改，建议重新训练模型以生成新的权重文件，确保权重与模型结构一致。 4. **手动修改权重文件**（适用于高级用户）： 可使用`caffe.Net`类加载模型并手动调整权重blob数量。例如： ```python import caffe net = caffe.Net('deploy.prototxt', 'model.caffemodel', caffe.TEST) # 手动添加缺失的偏置blob for layer in net.layers: if layer.type == 'Convolution': if len(net.params[layer.name]) == 1: net.params[layer.name].append(net.params[layer.name][0].copy()) # 添加零偏置 net.save('fixed_model.caffemodel') ``` 5. **检查模型加载逻辑**： 确保在加载模型时使用正确的参数，例如`caffe.TEST`或`caffe.TRAIN`模式，避免因模式不同导致的权重加载错误。 6. **参考引用日志文件排查问题**： 如果使用了模型检查工具如`hb_mapperchecker`，可以从生成的`hb_mapper_checker.log`文件中查找更详细的错误信息，以辅助定位权重不匹配的具体层[^1]。 --- ###
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