caffe python输入图层的简单示例（适用于带标签的图像）

Question

要求是python脚本比高性能更具说明性。

1. 保持简单（无需多处理，可以单独执行）
2. 它应该以50个批次接收图像和相应的标签。
3. 应将transformer（调整大小，移调，平均，原始比例，频道互换）应用于setup步骤中的每个图像。
4. 网络的其余部分可以是caffe bvlc参考网络或Alex网络。它可能是 simpler ，如果它可以更好地证明网络工作正常，端到端。
5. 实际上，python图层应该像type: "ImageData"提供图像和标签一样（它带有带图像路径和标签的文本文件）
6. 作为简化，不需要验证码。

从提供的单元测试here，我的想法是setup，forward和可能的reshape代码需要“填充”（no {需要{1}}代码）。我的假设是backward将使用get_next_batch函数以50的批量处理图像。

Answer 1

事实证明，这已经可以使用了！

https://github.com/BVLC/caffe/blob/master/examples/pascal-multilabel-with-datalayer.ipynb

这里有pyhton输入层代码，

https://github.com/BVLC/caffe/blob/master/examples/pycaffe/layers/pascal_multilabel_datalayers.py

很抱歉让人惊愕为什么要问这个问题（我被要求提问）。

这个问题是合法的。只需要更加努力。

以后可以帮助别人。