按照下面這個博客的教程訓練FCN

http://blog.csdn.net/wangkun1340378/article/details/70238290

剛開始了出現‘SIFFlowSegDataLayer’object has no attribute'param_str'的錯誤：

原因是由于我用的caffe是官神mnt文件夾中的caffe，改成用主目錄中的caffe就好了

或者還有可能因為py腳本每次運行時均會生成.pyc文件；在已經生成.pyc文件的情況下，若代碼不更新，運行時依舊會走pyc，參考下面博客：

http://blog.csdn.net/yitianbian2012/article/details/51543415

caffe導入訓練數據的data層的相關介紹：

http://www.cnblogs.com/idiotgroup/p/5676344.html

?

之后再運行的時候又碰到了讀取模型的error：

F0417 07:39:42.430991 ?1149 upgrade_proto.cpp:95] Check failed: ReadProtoFromBinaryFile(param_file, param) Failed to parse NetParameter file: /root/caffe/models/vgg16-fcn.caffemodel

意思是說vgg16-fcn這個caffemodel讀取出現了問題，其實這個vgg-16的模型是在教程中的網盤中下載的，可能這個模型不完整，然后我在對應的README.md文件中給官網中上把vgg16的caffemodel重新下了一遍，然后問題解決，看來網盤還是不怎么靠譜啊。。。

參考了下面這個博客：

http://blog.csdn.net/yewei11/article/details/70212344

?

實際訓練迭代次數和solve.py中的

for _ in range（50）

? ? ?solver.step(2000)

有關，不是sover.prototxt文件中的最大迭代次數

?

訓練100000次結束后，運行測試發現生成的分割圖全黑，后來注意到博主還說了句：

在infer.py中將 out = net.blobs['score'].data[0].argmax(axis=0) 改成 out = net.blobs['score_sem'].data[0].argmax(axis=0) 但是改完了測試生成的圖片還是全黑

網上查下，說這有兩個原因：一個是loss值太大，第二個是deploy.prototxt文件有問題，

但是loss值其實從剛開始的幾十萬下降到幾千也下降了不少，所以應該不是loss的問題，但是deploy.prototxt文件是從這個教程中給的網盤下載的啊，

我還天真的很信任他給的這個deploy.prototxt文件，最后我在網上搜半天實在找不出來原因了，我就想要不按照他說的制作deploy.prototxt的方法試試,

果然自己制作的deploy.prototxt文件再去測試，成功！生成正確的分割圖。

所以總結一句，網盤不可信！

總結

以上是生活随笔為你收集整理的训练FCN时遇到的问题总结的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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