Caffeで画像と異なるデータを使用するにはどうすればいいですか？

Question

私は、Caffeのモデルトレーニング用の画像データを挿入する方法を示す多くの例を見てきました。

画像ではないデータを使用してモデルをトレーニングしようとしています。私はそれを行列やベクトル（すべての例）として再構成することができますが、私のCaffeネットワークに読み込ませる方法を理解していません。

私はCaffeがlmdb/hdf5データベースで動作し、さらにPythonデータレイヤーを使用できることを知っています。 私はPythonのデータ層が私の最良の選択であると思います。誰かがPythonで何らかの種類の配列を作成し、Caffeモデルのトレーニングデータとして使用する方法の例を提供できますか？

Answer 1

単純なベクトル入力用にPythonレイヤーを作成する必要はありません。 HDF5レイヤーは、おそらく最も扱いやすいものです。好みのツールでHDF5ファイルを作成してください（matlabを使用してHDF5を作成する場合はthis、Pythonを使用する場合はthisを参照してください）

どちらの例も非常に簡単です。 MathWorks社のMATLABの例では、あなたに与えよりはHDF5ファイルの作成のバージョンを進めた - 作成したバッチおよびすべてのように - しかし、その心であなただけの同様

store2hdf5(filename, data, labels) %others are optional 

を呼び出す必要があり、Pythonの例も完全乗り越えてあなたが必要とする場合とそうでない場合があります。その核心では、HDF5ファイルを作成するだけです。

import h5py 
with h5py.File('filename.h5', 'w') as f: 
    f['data'] = your_data 
    f['label'] = your_labels 

このように作成されたファイルは、HDF5 Datalayerで次のように簡単に使用できます。使用するHDF5ファイルのリストを含むテキストファイルを作成するだけです。

layer { 
name: "data" 
type: "HDF5Data" 
top: "data" 
top: "label" 
include { 
phase: TRAIN 
} 
hdf5_data_param { 
source: "path_to_text_file_containing_list_of_HDF5_Files.txt" # 
batch_size: 128 
shuffle: true 
} 
}