Überprüfung fehlgeschlagen: mdb_status == 0 (2 vs. 0) Keine Datei oder Verzeichnis

Question

Ich habe den folgenden Fehler erhalten, während ich die Daten trainierte. Ich habe alle Lösungen im Internet versucht und nichts scheint für mich zu funktionieren. Ich habe überprüft, Pfade und die Größe der lmdb-Dateien sind nicht Null. Aber das Problem existiert immer noch. Ich habe keine Ahnung, wie ich dieses Problem lösen kann.

pooling_ 
I0411 12:42:53.114141 21769 layer_factory.hpp:77] Creating layer data 
I0411 12:42:53.114586 21769 net.cpp:91] Creating Layer data 
I0411 12:42:53.114604 21769 net.cpp:399] data -> data 
I0411 12:42:53.114645 21769 net.cpp:399] data -> label 
F0411 12:42:53.114650 21772 db_lmdb.hpp:14] Check failed: mdb_status == 0 (2 
vs. 0) No such file or directory 
*** Check failure stack trace: *** 
I0411 12:42:53.114673 21769 data_transformer.cpp:25] Loading mean file from: 
/home/Documents/Test/Images300/train_image_mean.binaryproto 
@ 0x7fa9436a3daa (unknown) 
@ 0x7fa9436a3ce4 (unknown) 
@ 0x7fa9436a36e6 (unknown) 
@ 0x7fa9436a6687 (unknown) 
@ 0x7fa943b0472e caffe::db::LMDB::Open() 
@ 0x7fa943afc644 caffe::DataReader::Body::InternalThreadEntry() 
@ 0x7fa940e46a4a (unknown) 
@ 0x7fa9406fe182 start_thread 
@ 0x7fa942a8a47d (unknown) 
@ (nil) (unknown) 
Aborted (core dumped) 

Unten ist meine Dateieinstellung:

name: "GoogleNet" 
layer { 
    name: "data" 
    type: "Data" 
    top: "data" 
    top: "label" 
    include { 
     phase: TRAIN 
    } 
    transform_param { 
     mirror: true 
     crop_size: 224 
     mean_file: "/home/Documents/Test/Images300/train_image_mean.binaryproto" 
    } 
    data_param { 
     source: "/home/caffe/examples/zImageDetection/ImageDetection_train_lmdb" 
     batch_size: 32 
     backend: LMDB 
    } 
} 
layer { 
    name: "data" 
    type: "Data" 
    top: "data" 
    top: "label" 
    include { 
     phase: TEST 
    } 
    transform_param { 
     mirror: false 
     crop_size: 224 
     mean_file: "/home/Documents/Test/Image300/test_image_mean.binaryproto" 
    } 
    data_param { 
     source: "/home/caffe/examples/zImageDetection/ImageDetection_val_lmdb" 
     batch_size: 50 
     backend: LMDB 
    } 
} 

Answer 1

Sie haben Ihre Pfade zu den LMDB Verzeichnissen richtig eingestellt ist. Gehen Sie in das Verzeichnis, in dem Sie Ihre LMDBs erstellt haben, und erhalten Sie die absoluten Pfade mit diesem Befehl:

$ readlink -f <LMDB_directory_name> 

Verwenden Sie diesen Pfad, sollte es Ihr Problem lösen.

Answer 2

Um auf Harsh Antwort zu erweitern:

Vergewissern Sie sich sorgfältig die Setup-Schritte auf dem Caffe Imagenet page lesen. Einige der Schritte, die Sie ausführen müssen, sind in den Text eingebettet. Nicht alle von ihnen sind in Code-Boxen.

Spezifisch für diesen Fall müssen Sie Dateibeispiele bearbeiten/imagenet/create_imagenet.sh, ersetzen die Pfad/ Referenzen mit dem richtigen Pfad in Ihrer Umgebung: Dies ist, wo die Bilddaten-Dateien leben. 9 Zeilen & 10 benötigen, um Ihre Aufmerksamkeit:

TRAIN_DATA_ROOT=/path/to/imagenet/train/ 
VAL_DATA_ROOT=/path/to/imagenet/val/ 

Auch in Zeile 5, stellen Sie sicher, dass Ihr Beispiel Variable auf einen Standort mit genügend Platz für die komprimierten Bilder gesetzt ist: Zug 41Gb erfordert, aber die prä- Verarbeitung High-Water-Mark ist mindestens 55 GB. Test belegt nur 1,7 GB.