caffe 달리기 mnist 데이터 세트
2. 설치용 cpu 트레이닝
lenet_solver.prototxt
: # solver mode: CPU or GPU
solver_mode: CPU
3. 데이터 집합의 이름과 인용되었을 때 일치하는지 확인(때로는 이름이 다르면 수동으로 수정해야 하고, 다운로드한 데이터의 이름은 점이며, 인용할 때 -라고 쓰여 있음):
create_mnist.sh의 데이터 집합 이름은 데이터/mnist의 데이터 이름과 같아야 합니다. 그렇지 않으면 파일이 열리지 않는 오류가 발생할 수 있습니다.
cd $CAFFE_ROOT
./examples/mnist/create_mnist.sh
4.트레이닝 미니스트cd $CAFFE_ROOT
./examples/mnist/train_lenet.sh
주의: 직면한 문제 및 해결
1.
F1124 12:36:09.104321 18800 convert_mnist_data.cpp:48] Check failed: image_file Unable to open file data/mnist/t10k-images-idx3-ubyte
*** Check failure stack trace: ***
@ 0x7f16b54eddaa (unknown)
@ 0x7f16b54edce4 (unknown)
@ 0x7f16b54ed6e6 (unknown)
@ 0x7f16b54f0687 (unknown)
@ 0x40393a convert_dataset()
@ 0x40242d main
@ 0x7f16b46fdec5 (unknown)
@ 0x402476 (unknown)
@ (nil) (unknown)
Aborted (core dumped)
: create_mnist.sh , ( . - )
2.
4
./create_mnist.sh: 16: ./create_mnist.sh: build/examples/mnist/convert_mnist_data.bin: not found
원인1: 카페를 다운로드하고 압축을 풀었는지 make가build 폴더를 생성하지 않았습니다.make all 를 원합니다.make test;make runtest 원인2:caffe 루트 디렉터리에서 실행하려면 하위 디렉터리에 들어가서 실행할 수 없습니다.createmnist.sh의 기본 경로는 루트 디렉터리입니다.루트 디렉터리로 돌아가서create 를 실행하거나 수정할 수 있습니다.mnist.sh 내의 경로입니다.
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현재 기사가 여러분의 문제를 해결하지 못하는 경우 AI 엔진은 머신러닝 분석(스마트 모델이 방금 만들어져 부정확한 경우가 있을 수 있음)을 통해 가장 유사한 기사를 추천합니다:
video-caffe 및 C3D compute_60 error 문제 해결 방법GitHub에서 설명한 대로 설치합니다. 단계는 다음과 같습니다. git clone [email protected]:chuckcho/video-caffe.git cd video-caffe mkdir build && cd ...
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