我在使用Caffe的Python接口来测试我的训练网络:

model_def = "./test.prototxt"model_weights = "./seg_10000.caffemodel" # 包含训练后的权重net = caffe.Net(model_def, model_weights, caffe.TEST)    output = net.forward()

这仅对第一张图片有效。我的”test.prototxt”文件从hdf5格式加载数据，并包含20张图片:

layer { top: "data" top: "label" name: "loaddata" type: "HDF5Data" hdf5_data_param { source: "/home/mmc/data.txt" batch_size: 1 } include { phase: TEST } }

data.txt文件指向一个包含20张图片的.h5文件，即20x3x100x100。

然而，当我打印”data” blob的形状时，我只看到一张图片。

net.blobs["data"].data.shape显示为1x3x100x100

可能是batch_size参数在干扰它吗？或者有不同的方式来初始化网络？

谢谢

回答：

您定义的数据层使用了batch_size: 1，这意味着您的网络一次处理一张图片，而不管测试集中图片的数量。如果您希望一次读取所有20张图片，您需要将数据层的batch_size定义为20。