饲料训练数据python层（FCN CAFEF）答案

【问题标题】：Feed trainind data python layer (FCN CAFFE)饲料训练数据python层（FCN CAFEF）
【发布时间】：2017-09-12 15:26:46
【问题描述】：

我是 caffe 的新手。我正在尝试从https://github.com/shelhamer/fcn.berkeleyvision.org 训练 nyud-fcn32s-color-d。在求解器的定义和训练阶段之前，我不明白如何管理训练数据。我已经从http://cs.nyu.edu/~silberman/datasets/nyu_depth_v2.html 下载了 nyud-v2 .mat 数据集，但我不知道如何使用 nyud_layer（python 层）来提供它。很抱歉这个问题，我是新手，对我来说进行此培训很重要，因此非常感谢任何帮助。

【问题讨论】：

标签： caffe training-data

【解决方案1】：

您应该在 python 层中添加您的 train/val prototxt，定义为

layer {
  name: "color"
  type: "Python"
  top: "color"
  top: "hha"
  top: "label"
  python_param {
    module: "nyud_layers"
    layer: "NYUDSegDataLayer"
    param_str: "{\'tops\': [\'color\', \'hha\', \'label\'], \'seed\': 1337, \'nyud_dir\': \'../data/nyud\', \'split\': \'test\'}"
  }
}

并填写正确的参数，如in the implementation所述：

- nyud_dir: path to NYUDv2 dir
- split: train / val / test
- tops: list of tops to output from {color, depth, hha, label}
- randomize: load in random order (default: True)
- seed: seed for randomization (default: None / current time)

【讨论】：

感谢您的回答..我已经升级了 trainval.protoxt，我需要更改 nyud_layer 中的某些内容吗？在 nyud_dir 我需要什么？我有类、train、val、trainval 和 test (.txt)，我添加了 nyu_depth_v2_labeled.mat，但我无法仅使用这些文件创建求解器。
您需要将 nyud_dir 设置为解压缩 NYUD 数据集的位置（例如，../data/nyud）并选择所需顶部的列表。您可以编辑您的问题以包含solver.txt 内容和您得到的错误吗？
非常感谢，现在它适用于您的指示。我有另一个问题。目前我可以定义求解器，但正如我想象的那样，使用我的 2gb gpu，当我尝试启动训练 solver.net.forward() 时，我遇到了 cuda 内存不足错误。我该如何管理这种情况？ nyud_layer 有办法减少批量大小吗？在 data/nyud/data 中，我有 depth、hha、images、带有 .png 文件（560x425）的原始深度文件夹：如果我将所有这些 png 的大小调整为较小的大小，它会对我有所帮助吗？
看起来批量大小已经是 1 - 请参阅 nyud_layers.py 中的 reshape 函数 - # 加载顶部数据并重塑顶部以适应（1 是批量暗淡）我建议在 FCN 中提交问题GitHub 存储库。
但是部署 prototxt 可能会指定不同的 batch_size。它是输入层中的第一个维度。