数据类型类：H5T_FLOAT F0413 08:54:40.661201 17769 hdf5_data_layer.cpp:53] 检查失败：hdf_blobs_[i] ->shape(0) == num (1 vs. 1024)答案

【问题标题】：Datatype class: H5T_FLOAT F0413 08:54:40.661201 17769 hdf5_data_layer.cpp:53] Check failed: hdf_blobs_[i] ->shape(0) == num (1 vs. 1024)数据类型类：H5T_FLOAT F0413 08:54:40.661201 17769 hdf5_data_layer.cpp:53] 检查失败：hdf_blobs_[i] ->shape(0) == num (1 vs. 1024)
【发布时间】：2016-08-04 16:53:25
【问题描述】：

我的数据集是一个 HDF5 文件，由 data 组成，形状为 [129028,1,12,1024] 和 label，形状为 [129028,1,1,1]。
但是当我运行solver.prototxt时，我得到了错误信息：

I0413 08:54:34.689985 17769 hdf5.cpp:32] Datatype class: H5T_FLOAT
F0413 08:54:40.661201 17769 hdf5_data_layer.cpp:53] Check failed:   
hdf_blobs_[i] -&gt;shape(0) == num (1 vs. 1024) 
*** Check failure stack trace: ***

【问题讨论】：

请在 shell h5ls 中运行以查看存储数组的实际形状
[caffe]: check fails: Check failed: hdf_blobs_[i]->shape(0) == num (200 vs. 6000)的可能重复

标签： neural-network hdf5 deep-learning caffe matcaffe

【解决方案1】：

看起来您从 matlab 而非 python 中保存了 hdf5（根据您的 previous question 判断）。
从 Matlab 中保存数据时，必须记住 Matlab 以列优先方式（fortran 样式）将多维数组存储在内存中，而 python、caffe 和许多其他应用程序需要以行优先方式（C 样式）存储多维数组.
因此，您需要先将 matlab 中的数据 permute 保存到 hdf5 以供 caffe 使用。详情请见this answer。

我怀疑如果你在 shell 中对你存储的 hdf5 文件运行 h5ls，你会注意到存储数组的形状实际上是

data   [1024, 12, 1, 129028]
label  [1, 1, 1, 129028]

【讨论】：

你是对的！我使用 permute 将数据集保存在 matlab 中。我想我误解了你之前告诉我的内容，所以我得到了错误。非常感谢！
现在我可以毫无错误地训练我的数据了！再次感谢！
@Shai 你好，你能给我一些关于我的新问题的建议吗？