新手来这里 .
我想在我自己的数据集上复制LeNet . 我的训练数据是一维数据，可以表示为1x3000向量 . 对于每个1x3000向量，我有一个标签，它是1x64维二进制向量的另一个1D向量 . 我有100万个这样的（数据，标签）数据 . 我很困惑如何将它喂给Caffe . 所有的例子都是维度 N x N 的图像 .
知道如何对这些数据进行处理以供给Caffe吗？
我正在考虑对向量进行零填充并使其为n（零填充）xN，但它似乎不正确 . 也可以将1x3000矢量切成1xn并将它们堆叠起来形成mxn矩阵作为解决方案？有没有人这样做过？
任何建议表示赞赏 .
1 回答
Caffe可以轻松处理1D数据，包括"data"和"label" .
我想将数据提供给caffe的最直接的方法是使用
hdf5格式文件 . 您可以使用'data'和'label'数据集获取二进制hdf5数据文件中的数据 . 然后，您可以使用"HDF5Data"图层将数据提供给caffe .