caffe:Check 失败：target_blobs.size() == source_layer.blobs_size()（2 对 1）层 conv1 的 blob 数量不兼容
caffe:Check failed: target_blobs.size() == source_layer.blobs_size() (2 vs. 1) Incompatible number of blobs for layer conv1
我修改了FCN网络并设计了一个新的网络，其中我使用两个ImageData Layer作为输入参数，并希望网络产生一张图片作为输出。
这是 train_val.prototxt and the deploy.prototxt
原图和标注均为灰度图，尺寸均为224*224。
我训练了一个caffemodel并使用infer.py使用caffemodel做分割，但是遇到错误：
F0505 06:15:08.072602 30713 net.cpp:767] Check failed: target_blobs.size() == source_layer.blobs_size() (2 vs. 1) Incompatible number of blobs for layer conv1
这里是 infer.py 文件：
import numpy as np
from PIL import Image
caffe_root = '/home/zhaimo/'
import sys
sys.path.insert(0, caffe_root + 'caffe-master/python')
import caffe
im = Image.open('/home/zhaimo/fcn-master/data/vessel/test/13.png')
in_ = np.array(im, dtype=np.float32)
#in_ = in_[:,:,::-1]
#in_ -= np.array((104.00698793,116.66876762,122.67891434))
#in_ = in_.transpose((2,0,1))
net = caffe.Net('/home/zhaimo/fcn-master/mo/deploy.prototxt', '/home/zhaimo/fcn-master/mo/snapshot/train/_iter_200000.caffemodel', caffe.TEST)
net.blobs['data'].reshape(1, *in_.shape)
net.blobs['data'].data[...] = in_
net.forward()
out = net.blobs['score'].data[0].argmax(axis=0)
plt.axis('off')
plt.savefig('/home/zhaimo/fcn-master/mo/result/13.png')
如何解决这个问题？
问题出在 conv1 中的偏差项。在您的 train.prototxt 中，它被设置为 false。但是在您的 deploy.prototxt 中它不是，默认情况下是这样。这就是 weight loader 寻找两个 blob 的原因。
我修改了FCN网络并设计了一个新的网络，其中我使用两个ImageData Layer作为输入参数，并希望网络产生一张图片作为输出。 这是 train_val.prototxt and the deploy.prototxt
原图和标注均为灰度图，尺寸均为224*224。 我训练了一个caffemodel并使用infer.py使用caffemodel做分割，但是遇到错误：
F0505 06:15:08.072602 30713 net.cpp:767] Check failed: target_blobs.size() == source_layer.blobs_size() (2 vs. 1) Incompatible number of blobs for layer conv1
这里是 infer.py 文件：
import numpy as np
from PIL import Image
caffe_root = '/home/zhaimo/'
import sys
sys.path.insert(0, caffe_root + 'caffe-master/python')
import caffe
im = Image.open('/home/zhaimo/fcn-master/data/vessel/test/13.png')
in_ = np.array(im, dtype=np.float32)
#in_ = in_[:,:,::-1]
#in_ -= np.array((104.00698793,116.66876762,122.67891434))
#in_ = in_.transpose((2,0,1))
net = caffe.Net('/home/zhaimo/fcn-master/mo/deploy.prototxt', '/home/zhaimo/fcn-master/mo/snapshot/train/_iter_200000.caffemodel', caffe.TEST)
net.blobs['data'].reshape(1, *in_.shape)
net.blobs['data'].data[...] = in_
net.forward()
out = net.blobs['score'].data[0].argmax(axis=0)
plt.axis('off')
plt.savefig('/home/zhaimo/fcn-master/mo/result/13.png')
如何解决这个问题？
问题出在 conv1 中的偏差项。在您的 train.prototxt 中，它被设置为 false。但是在您的 deploy.prototxt 中它不是，默认情况下是这样。这就是 weight loader 寻找两个 blob 的原因。