Caffe hängt nach dem Drucken von Daten -> Label

Question

Ich versuche, ein LeNet auf meine eigenen Daten (37 von 37 Graustufenbilder von 1024 Kategorien) zu trainieren.

habe ich die LMDB Dateien und verändert die Größe der ouput Schicht zu 1024. Als ich die caffe train mit meiner Solver-Datei lief, wurde das Programm stecken nach

... 
layer { 
    name: "loss" 
    type: "SoftmaxWithLoss" 
    bottom: "score" 
    bottom: "label" 
    top: "loss" 
} 
I0713 17:11:13.334890 9595 layer_factory.hpp:77] Creating layer data 
I0713 17:11:13.334939 9595 net.cpp:91] Creating Layer data 
I0713 17:11:13.334950 9595 net.cpp:399] data -> data 
I0713 17:11:13.334961 9595 net.cpp:399] data -> label 

Drucken Was möglicherweise das Problem sein könnte ?
Ich bin neu mit Caffe, jede Hilfe wird geschätzt.

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solver.prototxt

net: "lenet_auto_train.prototxt" 
test_iter: 100 
test_interval: 500 
base_lr: 0.01 
momentum: 0.9 
weight_decay: 0.0005 
lr_policy: "inv" 
gamma: 0.0001 
power: 0.75 
display: 100 
max_iter: 10000 
snapshot: 5000 
snapshot_prefix: "lenet" 

lenet.prototxt

layer { 
    name: "data" 
    type: "Data" 
    top: "data" 
    top: "label" 
    transform_param { 
    scale: 0.00392156862745 
    } 
    data_param { 
    source: "dir/dat/1024_37*37_gray_lmdb" 
    batch_size: 64 
    backend: LMDB 
    } 
} 
layer { 
    name: "conv1" 
    type: "Convolution" 
    bottom: "data" 
    top: "conv1" 
    convolution_param { 
    num_output: 20 
    kernel_size: 5 
    weight_filler { 
     type: "xavier" 
    } 
    } 
} 
layer { 
    name: "pool1" 
    type: "Pooling" 
    bottom: "conv1" 
    top: "pool1" 
    pooling_param { 
    pool: MAX 
    kernel_size: 2 
    stride: 2 
    } 
} 
layer { 
    name: "conv2" 
    type: "Convolution" 
    bottom: "pool1" 
    top: "conv2" 
    convolution_param { 
    num_output: 50 
    kernel_size: 5 
    weight_filler { 
     type: "xavier" 
    } 
    } 
} 
layer { 
    name: "pool2" 
    type: "Pooling" 
    bottom: "conv2" 
    top: "pool2" 
    pooling_param { 
    pool: MAX 
    kernel_size: 2 
    stride: 2 
    } 
} 
layer { 
    name: "fc1" 
    type: "InnerProduct" 
    bottom: "pool2" 
    top: "fc1" 
    inner_product_param { 
    num_output: 500 
    weight_filler { 
     type: "xavier" 
    } 
    } 
} 
layer { 
    name: "relu1" 
    type: "ReLU" 
    bottom: "fc1" 
    top: "fc1" 
} 
layer { 
    name: "score" 
    type: "InnerProduct" 
    bottom: "fc1" 
    top: "score" 
    inner_product_param { 
    num_output: 1024 
    weight_filler { 
     type: "xavier" 
    } 
    } 
} 
layer { 
    name: "loss" 
    type: "SoftmaxWithLoss" 
    bottom: "score" 
    bottom: "label" 
    top: "loss" 
} 

Answer 1

Das Problem ist, habe ich die Optionen test_iter: 100 und test_interval: 500 in der Solver-Datei, aber ich habe nicht angegeben ein Testnetzwerk oder eine Testdatenschicht in der Netzwerkdatei.

Answer 2

Es scheint wie caffe der LMDB zu lesen versucht, und trifft dann ein Problem.
Meine Vermutung ist, dass Ihr DB-Name "dir/dat/1024_37*37_gray_lmdb" das Problem verursacht: "*" Zeichen im Dateinamen ist keine gute Praxis.
Ändern Sie den db Namen so etwas wie "dir/dat/1024_37x37_gray_lmdb" und versuchen Sie es erneut (nicht zu vergessen die prototxt als auch zu ändern)

Answer 3

In meinem Fall passierte dies, wenn dieselbe LMDB für Zug und Test verwendet wurde.