CaffeのLMDBファイルからのテスト

Question

CaffeでLMDBファイルのテスト段階のみを設定する方法を知りたいと思います。私はすでに私のモデルを訓練しています、すべてが良いように見える、私の損失は減少し、私が1枚1枚で読み込まれた画像にも得られる出力も良いようです。

ここで私のモデルが別のLMDBテストセットでどのように動作しているかを見たいと思いますが、正常に実行できないようです。私の損失関数が既にcaffeで定義されているので、一度に1つずつイメージをロードすることによってループを行うことは理想的ではないでしょう。これは私にそれを再定義する必要があります。

これはこれまで私が持っていたものですが、この結果は理にかなっていません。列車からの損失をこれと比較すると、私はこれから得られる損失を比較すると、一致しません（桁違いのオーダー）。誰かが私の問題が何であるか考えている人はいますか？

caffe.set_device(0) 
caffe.set_mode_gpu() 

net = caffe.Net('/home/jeremy/Desktop/caffestuff/JP_Kitti/all_proto/mirror_shuffle/deploy_JP.prototxt','/home/jeremy/Desktop/caffestuff/JP_Kitti/all_proto/mirror_shuffle/snapshot_iter_10000.caffemodel',caffe.TEST) 


solver = None # ignore this workaround for lmdb data (can't instantiate two solvers on the same data) 
solver = caffe.SGDSolver('/home/jeremy/Desktop/caffestuff/JP_Kitti/all_proto/mirror_shuffle/lenet_auto_solverJP_test.prototxt') 
niter = 100 
test_loss = zeros(niter) 
count = 0 
for it in range(niter): 
    solver.test_nets[0].forward() # SGD by Caffe 

    # store the test loss 

    test_loss[count] = solver.test_nets[0].blobs['loss'] 
    print(solver.test_nets[0].blobs['loss'].data) 
    count = count+1 

Answer 1

私の答えはhereです。平均を減算することを忘れないでください。そうしないと、精度が低くなります。上に掲載されたコードへのリンクは、そのことを考慮しています。