Message type "caffe.DetectionOutputParameter" has no field named "clip".

Question

版本是3.3.1 deploy.prototxt以及caffe.proto都是源码里面的文件，但是不知道为什么报错

Answer 1

下午好🌅🌅🌅
本答案参考ChatGPT-3.5

这个错误可能是因为在模型训练过程中，你的输入数据可能不是一个"DetectionOutputParameter"类型的数据，而是一种更具体的类型。这个问题的解决方法是在模型的训练和预测过程中，确保你的输入数据是一致的类型。

以下是一个示例代码片段：

import torch

# 加载你的模型
model = ...

# 假设你的输入数据是一个名为x的数据框
x = ...

# 将x转换为模型需要的数据类型
x = model(x)

# 在模型预测的时候，使用这个转换后的数据
y_pred = model.predict(x)

在这个例子中，我假设你的输入数据是一个名为x的数据框，你可以将它替换为你自己的数据。

如果你的输出数据也是一个"DetectionOutputParameter"类型的数据，那么你可以在预测模型的时候直接将其作为参数传递给模型，无需进行任何转换。

如果你的输入数据的类型与输出数据的类型不同，你需要先将它们转换到同一类型，然后再进行模型训练和预测。这可以通过自定义预处理函数来实现。例如：

def preprocess(data):
    # 这里只是一个简单的预处理函数，你可能需要根据你的具体需求进行调整
    data = data.astype('float32')
    return data

x = preprocess(x)

在这个例子中，我创建了一个名为preprocess的函数，该函数将输入数据强制转换为浮点数类型，并返回一个新的数据。然后，我在模型预测的时候，直接使用这个转换后的数据。