我在尝试使用自己的数据集训练LeNet。我从我的长1D向量数据集中生成了HDF5文件，并按如下方式创建了HDF5数据层：我在生成HDF5文件时使用了相同的名称来命名顶层blob。

name: "Test_net"
layer {
  name: "data"
  type: "HDF5Data"
  top: "Inputdata"
  top: "label"
  hdf5_data_param {
    source:"~/*_hdf5_train.txt"
    batch_size: 32
  }
  include{phase: TRAIN}
}
layer {
  name: "data2"
  type: "HDF5Data"
  top: "Inputdata"
  top: "label"
  hdf5_data_param {
    source:"~/*_hdf5_test.txt"
    batch_size: 32
  }
  include{phase: TEST}
}
layer {
  name: "conv1"
  type: "convolution"
  bottom: "data"
  top: "conv1"
  param {lr_mult:1}
  param {lr_mult:2}
  convolution_param{
    num_output: 20
    kernel_h: 1
    kernel_w: 5
    stride_h: 1
    stride_w: 1
    weight_filler {
      type: "xavier"
    }
    bias_filler {
      type: "xavier"
    }
  }
}
layer {
  name: "pool1"
  type: "pooling"
  bottom: "conv1"
  top: "pool1"
  pooling_param{
    pool: MAX
    kernel_h: 1
    kernel_w: 2
    stride_h: 1
    stride_w: 2
  }
}
# 这里有更多层...
layer{
  name: "loss"
  type: "SigmoidCrossEntropyLoss"
  bottom: "ip2"
  bottom: "label"
  top: "loss"
}

但当我尝试训练时，从insert_split.cpp中得到了以下错误。

insert_splits.cpp:29] Unknown bottom blob 'data' (layer 'conv1',   bottom     index 0)  *** Check failure stack trace: ***  @     0x7f19d7e735cd  google::LogMessage::Fail()  @     0x7f19d7e75433  google::LogMessage::SendToLog()  @     0x7f19d7e7315b  google::LogMessage::Flush()  @     0x7f19d7e75e1e  google::LogMessageFatal::~LogMessageFatal()  @     0x7f19d82684dc  caffe::InsertSplits()  @     0x7f19d8230d5e  caffe::Net<>::Init()  @     0x7f19d8233f21  caffe::Net<>::Net()  @     0x7f19d829c68a  caffe::Solver<>::InitTrainNet()  @     0x7f19d829d9f7  caffe::Solver<>::Init()  @     0x7f19d829dd9a  caffe::Solver<>::Solver()  @     0x7f19d8211683  caffe::Creator_SGDSolver<>()  @           0x40a6c9  train()  @           0x4071c0  main  @     0x7f19d6dc8830  __libc_start_main  @           0x4079e9  _start  @              (nil)  (unknown) Aborted (core dumped)

我哪里做错了？

祝好，

回答：

你的数据层输出两个“blob”："label" 和 "Inputdata"。你的"conv1"层期望输入一个名为"data"的“blob”。Caffe并不知道你认为"Inputdata"和"data"是同一个blob…
现在，由于你已经用"Inputdata"名称保存了hdf5文件，你无法在"HDF5Data"层中更改此名称，你可以做的就是在"conv1"层的“bottom”中将"data"改为"Inputdata"。

附言，
你的损失层需要两个“bottom”：ip2 和 label，你忘记提供这些了。