训练更改batch_size

[yubinyes]

你好：我想按照你的思路重新微调一批图，按照live的代码来做，因为默认的batch_size=48，太大了，我更改./RankIQA/live/train_vgg.prototxt的batch_size为3,然后更改netloss_live.py和rank_layer_live.py的dis=1，batch=1，level=3，已经按照你的格式生成了./data/live_train.txt和./data/live_test.txt，我只用GB损失类型，两个级别GB1、GB2。然后运行 ./src/RankIQA/live/train_vgg.sh，总是在Iteration 0的时候出错“IndexError: tuple index out of range”。不知道你能否指教一下，如何修改这个batch_size才能正常训练。

[xialeiliu]

你做的这些改变应该是对的，你调试下数据读入部分，感觉是那部分有问题。

[yubinyes]

暂时发现了一个问题，在rank_layer_live.py的get_minibatch(self,minibatch_db)函数里，minibatch_db是两幅图像的地址，jobs是得到的两幅3x224x224图像数据的列表，应该是读图失败了，读出来的是一个None，可能是它导致的错误。因为这一步用的是self.workers.map(preprocess,minibatch_db)，我看不到具体的处理过程，我想用其他的图像库读取，但是我不清楚你是读的整张图，然后resize成224x224x3，然后转成3x224x224的，还是读取整张图，随机截取224x224的范围，然后再转成3x224x244的。我不太清楚你是怎么得到jobs的，你能告诉我一下吗？

[yubinyes]

你好，还有个问题想跟你确认下。我下载了waterloo数据集，按照你的matlab脚本生成了损失图像，4种类别，每种类别5个级别。然后按照你的代码generate_rank_txt_live.py运行，修改一下文件夹目录dir_rank。你的样例文本live_test.txt,live_train.txt都是pristine_images是0分，GN1是1分，GN2是2分......，但是按照你的代码generate_rank_txt_live.py生成的分数是相反的，pristine_images是5分，GN1是4分，GN2是3分......，想请教一下，哪种是正确的文本形式。我是在ubuntu16+python2.7.12环境下操作的。

[xialeiliu]

先读取整张图，随机截取224x224的范围，然后再转成3x224x244的。
程序生成的是正确的。

[ranjiewwen]

暂时发现了一个问题，在rank_layer_live.py的get_minibatch(self,minibatch_db)函数里，minibatch_db是两幅图像的地址，jobs是得到的两幅3x224x224图像数据的列表，应该是读图失败了，读出来的是一个None，可能是它导致的错误。因为这一步用的是self.workers.map(preprocess,minibatch_db)，我看不到具体的处理过程，我想用其他的图像库读取，但是我不清楚你是读的整张图，然后resize成224x224x3，然后转成3x224x224的，还是读取整张图，随机截取224x224的范围，然后再转成3x224x244的。我不太清楚你是怎么得到jobs的，你能告诉我一下吗？

• 你好你的问题解决了吗？我训练的时候遇到相同的问题：

  File "/home/xxx/desktop/RankIQA/src/data_layer/rank_layer_live.py", line 97, in forward
    blobs = self.get_minibatch(minibatch_db)
  File "/home/xxx/desktop/RankIQA/src/data_layer/rank_layer_live.py", line 72, in get_minibatch
    jobs =self.workers.map(preprocess,minibatch_db)
  File "/usr/lib/python2.7/multiprocessing/pool.py", line 251, in map
    return self.map_async(func, iterable, chunksize).get()
  File "/usr/lib/python2.7/multiprocessing/pool.py", line 567, in get
    raise self._value
IndexError: tuple index out of range
*** Error in `/home/xxx/caffe/build/tools/caffe': double free or corruption (out): 0x000000000160d810 ***

• 问题解决了：就是因为路径的问题，读文件失败；
• 然后直接用batch=48会out of memory，然后batch=32可以训练了

[kevingarnetttwo]

你好，还有个问题想跟你确认下。我下载了waterloo数据集，按照你的matlab脚本生成了损失图像，4种类别，每种类别5个级别。然后按照你的代码generate_rank_txt_live.py运行，修改一下文件夹目录dir_rank。你的样例文本live_test.txt,live_train.txt都是pristine_images是0分，GN1是1分，GN2是2分......，但是按照你的代码generate_rank_txt_live.py生成的分数是相反的，pristine_images是5分，GN1是4分，GN2是3分......，想请教一下，哪种是正确的文本形式。我是在ubuntu16+python2.7.12环境下操作的。

同问