Caffe Python 输入层，设置数据类型为uint8
Caffe Python Layer for input, set data type to uint8
我正在尝试在 caffe 中训练 CNN。我想做大量的数据扩充，所以我使用 "Python" 层作为输入，正如 .
所建议的
但是，我从日志中看到 Caffe 对我的所有数据使用数据类型 float32。这真的很浪费，因为我只处理 8 位整数。有没有办法告诉 caffe 使用 dtype='uint8'?
我试图在设置顶部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？
据我所知，caffe 当前编译为仅支持 float32 或 float64。我想 lmdb/leveldb 数据可以存储为 uint8 格式，但 caffe 在读取时会在内部将其转换为 float32。
事实上，你的输入数据是 uint8 并不意味着整个处理保持这种方式，在第一个 convolution/InnerProduct 层，数据与浮点数相乘，不能再保证保持 uint8.
所以，我想你应该忍受输入层的小 space 浪费并放弃转换为 uint8.
我正在尝试在 caffe 中训练 CNN。我想做大量的数据扩充，所以我使用 "Python" 层作为输入，正如
但是，我从日志中看到 Caffe 对我的所有数据使用数据类型 float32。这真的很浪费，因为我只处理 8 位整数。有没有办法告诉 caffe 使用 dtype='uint8'?
我试图在设置顶部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？
据我所知，caffe 当前编译为仅支持 float32 或 float64。我想 lmdb/leveldb 数据可以存储为 uint8 格式，但 caffe 在读取时会在内部将其转换为 float32。
事实上，你的输入数据是 uint8 并不意味着整个处理保持这种方式，在第一个 convolution/InnerProduct 层，数据与浮点数相乘，不能再保证保持 uint8.
所以，我想你应该忍受输入层的小 space 浪费并放弃转换为 uint8.