各位大佬是这样的
我现在有一个np数组，是13200x2500的，也就是有13200个训练数据，现在要放到caffe里跑，不过首先要写成lmdb然后喂给数据层。我想把每个数据都当成50x50的图片来处理。
现在有一个问题，我的np是要reshape成 13200 x 1 x 50 x 50的数组然后写回去，在caffe的数据层里设置num_channels: 1，这样吗？_ 还是reshape成13200 x 50 x 50写成lmdb就好，这个具体格式不是很明白
np的二维数组想要写成lmdb喂给caffe数据层时np的维度应该怎么调
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- 2021-10-13 01:16回答 1 已采纳 这里有一现成的参考 本文参考 http://ouxinyu.github.io/Blogs/20151108001.html http:/
- 2022-02-09 16:54回答 1 已采纳 忘记在哪里看到了，好像是要自定义这个最大池化层，不能用torch带的，就可以转出来了
- 2018-11-09 13:40回答 1 已采纳 https://blog.csdn.net/sjtu_edu_cn/article/details/53283931
- 2018-09-05 10:53零尾的博客 零均值：计算每一个维度上数据的均值（使用全体数据计算），之后在每一个维度上都减去该均值。 单位方差：在数据的每一维度上除以该维度上数据的标准差。 在大多数情况下，我们并不关注所输入图像的整体明亮...
- 2022-04-14 16:18回答 11 已采纳 你这pth只存了模型权重，没给网络结构怎么转。。。或者给出你的模型开源链接也行。pytorch转caffe很多坑，比较好的方法是楼上的先转onnx再转caffe，但是转onnx也坑，看你的网络能不能支
- 2017-06-14 12:07回答 1 已采纳 http://www.cnblogs.com/njust-ycc/p/5776286.html
- 2017-11-20 02:55回答 2 已采纳 1、数据量太小，基本上没有进行训练 2、代码中accuracy计算公式有问题 可以观看一下loss有没有变化
- 2020-01-12 22:16香博士的博客 这一节是对上面一节分类...//需要的模块，设置好路径和绘图参数，全写在前面了 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt //画图显示用的 import os import sys import pickle import cv2 import ...
- 2017-03-29 03:03回答 1 已采纳 http://blog.sina.com.cn/s/blog_a3052b4a0100z4ik.html http://blog.csdn.net/navida/article/details/
- 2021-10-10 15:45回答 1 已采纳 升吧，网上一搜一大堆
- 2016-02-25 09:53回答 4 已采纳 我把 opencv的lib的对应库文件 全部拷贝到usr/local/lib 文件夹里面就OK了！
- 2024-02-12 15:00住在天上的云的博客 MNIST手写数字识别数据集是图像分类领域最常用的数据集之一，它包含60,000张训练图片，10,000张测试图片，图片中的数字均被缩放到同一尺寸且置于图像中央，图片大小为28×28。MNIST数据集中的每个样本都是一个...
- 2016-12-25 07:07回答 2 已采纳 已经自己解决啦，谢谢大家
- 2023-02-20 23:55超级小菜鸟+无敌小透明的博客 0.]] numpy.eye()函数返回的是一个二维的数组(N,M)，对角线的地方为1，其余的地方为0。主要参数如下： N：int型，表示数组的行数 M：int型，表示数组的列数，如果没有就默认为N k：int型，可选项，对角线的下标，...
- 2018-08-07 11:31liu1152239的博客 相当于交换caffe_blob中数据的维度，如图 2、reshape 只改变输入数据的维度，内容不变。（变形而已） 3、flatten 将多维数据拉成向量：Flatten层是把一个输入的大小为n * c * h * w变成一个简单的向量，其...
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