lro_labels和數據的Mxnet綁定錯誤我使用mxnet通過微調resnet50做圖像的迴歸（4個標籤）。用於圖像迴歸
- 我改變SoftmaxOutput與LinearRegressionOutput在符號
- 我改變圖像標籤爲多個
- 我用來代替訓練ACC度量= mx.metric.MSE（）。
所以符號就像是在最後一層。
{
"op": "FullyConnected",
"name": "fc",
"attr": {"num_hidden": "4"},
"inputs": [[430, 0, 0], [431, 0, 0], [432, 0, 0]]
},
{
"op": "null",
"name": "lro_label",
"inputs": []
},
{
"op": "LinearRegressionOutput",
"name": "lro",
"inputs": [[433, 0, 0], [434, 0, 0]]
}
],
但是，當我運行代碼時，我有一個像simple_bind錯誤的錯誤。
simple_bind錯誤。參數： lro_label：（36） 數據：（36，3，227，227） 回溯（最近通話最後一個）： 文件 「finetune.py」 59行，在 for_training = TRUE） 文件「 /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/mxnet-0.10.1-py2.7.egg/mxnet/module/module.py」，線路388，以結合 state_names = self._state_names） 文件「/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/mxnet-0.10.1-py2.7.egg/mxnet/module/executor_group.py」，線214，在初始化 self.bind_exec（data_shapes，label_shapes ，shared_group） 文件 「/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/mxnet-0.10.1-py2.7.egg/mxnet/module/executor_group.py」，線310，在bind_exec shared_group） ） 文件「/ usr/local/lib/p ython2.7/DIST-包/ mxnet-0.10.1-py2.7.egg/mxnet /模塊/ executor_group.py 「線路582，在_bind_ith_exec shared_buffer將= shared_data_arrays，** input_shapes） 文件」 的/ usr /本地/lib/python2.7/dist-packages/mxnet-0.10.1-py2.7.egg/mxnet/symbol.py「，第1375行，在simple_bind中 raise RuntimeError（'simple_bind failed'） RuntimeError：simple_bind失敗
似乎在
mod = mx.module.Module(symbol=new_sym, context=ctx, data_names=('data',), label_names=('lro_label',))
mod.bind(data_shapes=[('data', (batch_size, 3, 227, 227))], label_shapes=[('lro_label', (batch_size,))], for_training=True)
輸入發生的錯誤和輸出是不一樣的，但是當我使用SOFTMAX，不存在這樣的問題。 發生了什麼？