在Caffe中，当你在protobuf文件中定义神经网络的输入时，你可以输入”data”和”label”。我猜测label包含了训练数据的预期输出（通常在机器学习文献中被认为是y值）。

我的问题是，在caffe.proto文件中，label被定义为标量（整数或长整数）。至少对于data，我可以将其设置为numpy数组，因为它接受字符串值。如果我需要训练多个预测输出，我该如何将其作为数组传递呢？

还是我理解错了？label是什么？它是用来做什么的？我如何将y值传递给Caffe？

回答：

Caffe的基本用例曾经是图像分类：为每张输入图像分配一个整数标签。因此，”datum”数据结构为4D浮点数组（批次的3通道图像）预留了空间，并为批次中的每张图像预留了一个整数”label”。

这种限制可以通过使用HDF5输入数据层轻松克服。
例如，参见这个回答。