声明:加载的caffemodel会根据你的net.prototxt文件里的各个layer的name来进行参数赋值. 错误:[Caffe]: Check failed: ShapeEquals(proto) shape mismatch (reshape not set) 原因:从caffemodel加载进来的参数和你的输入或者输出不匹配. 示例:比如对于全连接层fc6,caffemodel中的bottom是1*256*6*6,而在你修改后的网络结构中,bottom是1*512*6*6,此时就会出…

import numpy as np a = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8]) #一维数组 print(a.shape[0]) #值为8,因为有8个数据 print(a.shape[1]) #IndexError: tuple index out of range a = np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8]]) #二维数组 print(a.shape[0]) #值为2,最外层矩阵有2个元素,2个元素还是矩阵. print(a.shape[1]) #值…

shape是查看数据有多少行多少列reshape()是数组array中的方法,作用是将数据重新组织 1.shape import numpy as np a = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8]) #一维数组 print(a.shape[0]) #值为8,因为有8个数据 print(a.shape[1]) #IndexError: tuple index out of range a = np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8]]) #二维数组 print(…

>>> w=np.zeros((5,6))>>> warray([[ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.],       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.],       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.],       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.],       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.]]) >>> w.shap…

tensorflow as tf tf.reshape(tensor, shape, name=None) reshape作用是将tensor变换为指定shape的形式. 其中shape为一个列表形式,特殊的一点是列表中可以存在-1.-1代表的含义是不用我们自己指定这一维的大小,函数会自动计算(根据已给定的维度,自动推出-1指定的维度),但列表中只能存在一个-1.(当然如果存在多个-1,就是一个存在多解的方程了) # tensor 't' is [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8,…

1.  tf.split(3, group, input)  # 拆分函数    3 表示的是在第三个维度上, group表示拆分的次数, input 表示输入的值 import tensorflow as tf import numpy as np x = [[1, 2], [3, 4]] Y = tf.split(axis=1, num_or_size_splits=2, value=x) sess = tf.Session() for y in Y: print(sess.run(y))…

在处理图像数据的时候总会遇到输入图像的维数不符合的情况,此时tensorflow中reshape()就很好的解决了这个问题. 更为详细的可以参考官方文档说明: numpy.reshape reshape()的括号中所包含的参数有哪些呢?常见的写法有tf.reshape((28,28)): tf.reshape(tensor,shape,name=None) 函数的作用是将tensor变换为参数shape形式,其中的shape为一个列表形式,特殊的是列表可以实现逆序的遍历,即list(-1).-1…

首先说明tf中tensor有两种shape,分别为static (inferred) shape和dynamic (true) shape,其中static shape用于构建图,由创建这个tensor的op推断(inferred)得来,故又称inferred shape.在实际运行中,常常出现图中tensor的具体维数不确定而用placeholder代替的情况,因此static shape未必是已知的.tensor在训练过程中的实际维数被称为dynamic shape,而dynamic sha…

小喵的唠叨话:在写完上一次的博客之后,已经过去了2个月的时间,小喵在此期间,做了大量的实验工作,最终在使用的DeepID2的方法之后,取得了很不错的结果.这次呢,主要讲述一个比较新的论文中的方法,L-Softmax,据说单model在LFW上能达到98.71%的等错误率.更重要的是,小喵觉得这个方法和DeepID2并不冲突,如果二者可以互补,或许单model达到99%+将不是梦想. 再次推销一下~ 小喵的博客网址是: http://www.miaoerduo.com 博客原文:  http://…

听说Google出了TensorFlow,那么Caffe应该叫什么? ——BlobFlow 神经网络时代的传播数据结构 我的代码 我最早手写神经网络的时候,Flow结构是这样的: struct Data { vector<double> feature; int y; Data(vector<double> feature,int y):feature(feature),y(y) {} }; vector<double> u_i,v_i,u_j,v_j; 很简陋的结构,…