Check failed: shape[i] >= 0 (-1 vs. 0)錯誤

文章作者:Tyan
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在使用Caffe模型進行圖像分類時嗡呼,通常使用的圖像大小為224 * 224袱讹,如果改變輸入圖像的大小肝匆,有時候會碰到Check failed: shape[i] >= 0 (-1 vs. 0)錯誤橘茉。

  • 背景

使用ResNet-50進行圖像分類訓練嘲驾,輸入圖像的大小為160 *160绢要。

  • 錯誤
I1013 10:53:03.395526 76959 net.cpp:129] Top shape: 16 2048 5 5 (819200)
I1013 10:53:03.395531 76959 net.cpp:137] Memory required for data: 1889075264
I1013 10:53:03.395539 76959 layer_factory.hpp:77] Creating layer res5c_relu
I1013 10:53:03.395553 76959 net.cpp:84] Creating Layer res5c_relu
I1013 10:53:03.395567 76959 net.cpp:406] res5c_relu <- res5c
I1013 10:53:03.395594 76959 net.cpp:367] res5c_relu -> res5c (in-place)
I1013 10:53:03.395841 76959 net.cpp:122] Setting up res5c_relu
I1013 10:53:03.395855 76959 net.cpp:129] Top shape: 16 2048 5 5 (819200)
I1013 10:53:03.395861 76959 net.cpp:137] Memory required for data: 1892352064
I1013 10:53:03.395869 76959 layer_factory.hpp:77] Creating layer pool5
I1013 10:53:03.395900 76959 net.cpp:84] Creating Layer pool5
I1013 10:53:03.395908 76959 net.cpp:406] pool5 <- res5c
I1013 10:53:03.395931 76959 net.cpp:380] pool5 -> pool5
F1013 10:53:03.396807 76959 blob.cpp:32] Check failed: shape[i] >= 0 (-1 vs. 0)
*** Check failure stack trace: ***
    @     0x7fa7eef89e6d  (unknown)
    @     0x7fa7eef8bced  (unknown)
    @     0x7fa7eef89a5c  (unknown)
    @     0x7fa7eef8c63e  (unknown)
    @     0x7fa7f6141829  caffe::Blob<>::Reshape()
    @     0x7fa7f6141581  caffe::Blob<>::Reshape()
    @     0x7fa7f6200958  caffe::PoolingLayer<>::Reshape()
    @     0x7fa7f61b14d8  caffe::CuDNNPoolingLayer<>::Reshape()
    @     0x7fa7f6167d29  caffe::Layer<>::SetUp()
    @     0x7fa7f6240213  caffe::Net<>::Init()
    @     0x7fa7f623e7ea  caffe::Net<>::Net()
    @     0x7fa7f62711e1  caffe::Solver<>::InitTrainNet()
    @     0x7fa7f6270a75  caffe::Solver<>::Init()
    @     0x7fa7f62705a7  caffe::Solver<>::Solver()
    @     0x7fa7f627dc66  caffe::SGDSolver<>::SGDSolver()
    @     0x7fa7f6287ab1  caffe::Creator_SGDSolver<>()
    @           0x4215f5  caffe::SolverRegistry<>::CreateSolver()
    @           0x41bdce  train()
    @           0x41e167  main
    @     0x7fa7e20eeb35  __libc_start_main
    @           0x41aa69  (unknown)
  • 解決方案

錯誤日志中可以看出問題出在pool5層,它的輸入為Top shape: 16 2048 5 5 (819200)蓄拣,即16 * 2048 * 5 * 5扬虚,16batch_size2048channel數(shù)量弯蚜,即kernel個數(shù),feature map大小為5 * 5剃法,在prototxt中找到pool5層碎捺,如下:

layer {
    bottom: "res5c"
    top: "pool5"
    name: "pool5"
    type: "Pooling"
    pooling_param {
        kernel_size: 7
        stride: 1
        pool: AVE
    }
}

kernel size為7,比5大,因此將7改為5收厨,重新訓練晋柱,沒問題。

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