caffe層にタプルを入力する方法は？

Question

私はカフェで全く新しいです。テンソルフローモデルをカフェに変換しようとしています。 私はタプルを持っていますが、それはいくつかの単語ベクトルを格納するための少し複雑です。 また、これは、データセットのサンプルである各行は文を表すdata--

data[0]: a list, [684, 84], stores the sentence vector; 
data[1]: a list, [684, 84], stores the position vector; 
data[2]: a matrix, [684, 10], stores the aspects of the sentence; 
data[3]: a matrix, [1, 684], stores the label of each sentence; 
data[4]: a number, stores the max length of sentences; 

タプルの形状です。

tfでは、自分で書いた関数からタプル全体を返します。

train_data = read_data(FLAGS.train_data, source_count, source_word2idx) 

私はカフェが常にデータを訓練する前に、データ層を必要とするが、私は種類をlmdbために私のデータを変換する方法のアイデアを持っているか、単にモデルへのタプルまたはマトリックスとしてそれらを送信していないことに気づきました。

ところで、私はpycaffeを使用しています。

Counld anyone help？

ありがとうございます！

Answer 1

特別な魔法はありません。あなたがする必要があるのは、ファイルを読み込み、train_dataのために期待されるフォーマットでデータを返す入力ルーチンを書くことだけです。データをLMDBまたは他の形式に事前変換する必要はありません。 readデータを入力して現在の入力フォーマットを受け入れ、モデルに必要なフォーマットを与えてください。

モデルの書式はまったく指定されておらず、入力データの形状のみを指定しています（内部構造やセマンティクスはありません）。特定の出力フォーマットの入力データをどのように整理するかを把握しているかのように、データを扱うだけです。