我正在尝试使用Caffe训练一个卷积神经网络（CNN）。为了进行大量的数据增强，我按照这里的建议，使用了"Python"层作为输入。

然而，从日志中我发现Caffe对所有数据使用的是float32数据类型。这非常浪费，因为我处理的只是8位整数。有没有办法让Caffe使用dtype='uint8'？

我尝试在设置顶层时对数据进行类型转换：

top[0].data[...] = someArray.astype(np.uint8, copy=False)

但这不起作用。

有什么建议吗？

回答：

据我所知，Caffe目前编译时只支持float32或float64。我认为lmdb/leveldb数据可以存储为uint8格式，但在读取时Caffe会内部将其转换为float32。
你的输入数据是uint8并不意味着整个处理过程都保持这种方式，在第一个卷积/内积层，数据会与浮点数相乘，无法保证仍然是uint8。
所以，我认为你应该接受输入层的小幅度空间浪费，并放弃转换为uint8的想法。