测试时出现 Caffe 错误：检查失败：count_ == proto.data_size() (9408 vs. 0)答案

【问题标题】：Caffe error while testing: Check failed: count_ == proto.data_size() (9408 vs. 0)测试时出现 Caffe 错误：检查失败：count_ == proto.data_size() (9408 vs. 0)
【发布时间】：2019-03-04 06:40:17
【问题描述】：

我已经在 Caffe 上训练了一个 googlenet，现在我想做测试，所以我使用 deploy.prototxt 和预训练的权重并将它们分配给 Net。但是我收到了这个错误（有趣的是在一条消息说网络已初始化之后）

I0927 17:51:41.171922  5336 net.cpp:255] Network initialization done.
I0927 17:51:41.195708  5336 net.cpp:744] Ignoring source layer label_imgdata_1_split
F0927 17:51:41.195746  5336 blob.cpp:496] Check failed: count_ == proto.data_size() (9408 vs. 0)

显然，由于这里的字符限制，我无法复制粘贴整个 prototxt。我正在添加它的外观，而没有或多或少相同的主体（阶段：训练和阶段：c 的测试部分除外）。正文与此处的示例相同：https://github.com/BVLC/caffe/tree/master/models/bvlc_googlenet

注意：我在训练期间读入 hdf5 数据，在测试期间只使用 python 脚本（我执行与创建 hdf5 数据时相同的预处理 / 所以我不使用 caffe 的 io.transform 并且我不使用'根本不减去平均值（这种方式效果更好））-尽管错误是在初始化期间而不是在数据部分中读取

我的部署是什么样子的：

name: "GoogleNet"
layer {
  name: "data"
  type: "Input"
  top: "data"
  input_param { shape: { dim: 10 dim: 3 dim: 224 dim: 224 } }
}

.....

  layer {
  name: "loss3/classifier"
  type: "InnerProduct"
  bottom: "pool5/7x7_s1"
  top: "loss3/classifier"
  param {
    lr_mult: 1
    decay_mult: 1
  }
  param {
    lr_mult: 2
    decay_mult: 0
  }
  inner_product_param {
    num_output: 7
    weight_filler {
      type: "xavier"
    }
    bias_filler {
      type: "constant"
      value: 0
    }
  }
}

layer {
  name: "prob"
  type: "Softmax"
  bottom: "loss3/classifier"
  top: "prob"
}

这是我的火车 prototxt 的样子：

name: "GoogleNet"

layer {
  name: "imgdata"
  type: "HDF5Data"
  top: "label"
   hdf5_data_param {
      source: "/media/DATA/DetDataWOMeanSubt/train_h5_list.txt"
      batch_size: 64
      shuffle: true
      }
  include {
    phase: TRAIN
  }

}

layer {
  name: "imgdata"
  type: "HDF5Data"
  top: "imgdata"
  top: "label"
   hdf5_data_param {
      source: "/media/DATA/DetDataWOMeanSubt/eval_h5_list.txt"
      batch_size: 128
      shuffle: true
      }
 include {
    phase: TEST
  }
}

....

layer {
  name: "loss3/classifier"
  type: "InnerProduct"
  bottom: "pool5/7x7_s1"
  top: "loss3/classifier"
  inner_product_param {
    num_output: 7
    weight_filler {
      type: "xavier"
    }
    bias_filler {
      type: "constant"
      value: 0
    }
  }
}
layer {
  name: "loss"
  type: "SoftmaxWithLoss"
  bottom: "loss3/classifier"
  bottom: "label"
  top: "loss"
  loss_weight: 1
}
layer {
  name: "accuracy/top-1"
  type: "Accuracy"
  include { phase: TEST }
  bottom: "loss3/classifier"
  bottom: "label"
  top: "accuracy/top-1"
  accuracy_param { top_k: 1 }
}

这是我初始化网络的方法：

net = caffe.Net(model_def,      # defines the structure of the model
                model_weights,  # contains the trained weights
                caffe.TEST)     # use test mode (e.g., don't perform dropout)

在网络初始化之前我确实收到了这个警告（它似乎仍然在继续初始化网络）

DEPRECATION WARNING - deprecated use of Python interface
W0927 17:51:40.486548  5336 _caffe.cpp:140] Use this instead (with the named "weights" parameter):
W0927 17:51:40.486551  5336 _caffe.cpp:142] Net('/home/x/Desktop/caffe-caffe-0.16/models/bvlc_googlenet/deploy.prototxt', 1, weights='/home/x/Desktop/caffe-caffe-0.16/models/bvlc_googlenet/logs_iter_60000.caffemodel')

（但是当我按照建议做时它不起作用）

我在使用Caffe之前已经做了很多次测试，我不知道为什么这不起作用。

【问题讨论】：

标签： conv-neural-network caffe pycaffe

【解决方案1】：

如果有人想知道，事实证明我已经用不同版本的 caffe 训练了模型，并试图用另一个版本进行测试。我的计算机上安装了两个版本，似乎我只是在使用 LD_LIBRARY_PATH 中定义的 python 脚本（用于培训我直接引用并使用构建下的 caffe 工具）进行测试期间导入了旧版本。版本之间的差异并不太显着，但在阅读 prototoxt 时似乎存在不匹配。

【讨论】：