已經很久沒有寫過部落格，原因是有段時間沒整Caffe了。今天心血來潮，微調一個網路，結果困難重重。哎，三天打魚，兩天晒網果然不行。廢話少說，直接上乾貨。

    首先是我的目的是微調網路，原始訓練資料是單通道灰度圖，因此微調時輸入的資料也必須是單通道灰度圖，否則出現以下錯誤：

    我遇到的問題是，我的資料明明已經用opencv把彩色影象轉換成灰度圖，然後儲存成灰度圖。但是此處還是提示輸入的三通道。分析認為雖然opencv已經把彩色影象轉換成灰度圖，但是在儲存的時候還是按照三通道來儲存。（只不過三個通道的數值一樣，這個我沒有驗證過，只是這樣分析，希望有興趣的朋友，驗證後給我留言，謝謝！）

  既然遇到了問題，那我們怎麼解決呢？

  第一種方法（我沒有使用，只是個設想，有興趣的可以試試）

  我的想法是，用opencv首先開闢一個單通道空間，也就是定義一個Mat變數（但是是單通道的，這個很容易），然後把轉換成的灰度圖複製到上面的單通道空間，然後儲存。思想是強迫opencv儲存單通道資料。

 第二種方法（已經成功）

 折騰了半天，原來在caffe自帶的轉換資料程式（convert_imageset.exe）中有個選項。哎，原來只懂個皮毛，就認為自己什麼都會了，慚愧慚愧！首先用convert_imageset.exe --help 檢視都有哪些選項：

具體有哪些引數呢？

--backend 轉換格式 有leveldb，lmdb兩種選擇

--gray 是否轉換成灰度圖 --gray=true 轉換成灰度圖

--resize_height  --resize_width  可以重新調整圖片大小

--shuffle  打亂原有資料的順序，生成一個亂序的資料

補充於：2016/4/8

--shuffle這個引數非常重要，我出現的情況是測試精度不斷提高，但是train loss跳來跳去，原因是訓練資料的不均勻。在轉換資料是令--shuffle=true 將資料打亂，這樣可以避免這種情況。

到了這了我們就知道了，只要我們在轉換資料時用 convert_imageset --gray=true **** *** ***  **即可了。

問題成功解決了，可悲的是我的電腦配置不行，等待公司伺服器中。

祝各位好運！