caffe跑densenet的错误：Message type "caffe.PoolingParameter" has no field named "ceil_mode".【转自CSDN】
最近看了densenet这篇论文，论文作者给了基于caffe的源码，自己在电脑上跑了下，但是出现了Message type “caffe.PoolingParameter” has no field named “ceil_mode”.的错误，现将解决办法记载如下。主要是参考
（https://github.com/BVLC/caffe/pull/3057/files）。错误原因：由于caffe的版本的原因，现用的caffe的源码中的pooling层没有ceil_mode
这个函数，因此解决办法也是在现在的源码中网pooling层中添加这个参数以及相关的代码，并重新编译caffe即可。
1、修改pooling_layer.hpp文件PoolingLayer类
在pooling_layer.hpp中往PoolingLayer类中添加ceil_mode_这个参数，修改如下：
int height_, width_;
int pooled_height_, pooled_width_;
bool global_pooling_;
bool ceil_mode_; //添加的类成员变量
Blob<Dtype> rand_idx_;
Blob<int> max_idx_;2、修改pooling_layer.cpp文件中相关参数
主要涉及到LayerSetUp函数和Reshape函数。LayerSetUp函数修改如下：
|| (!pool_param.has_stride_h() && !pool_param.has_stride_w()))
<< "Stride is stride OR stride_h and stride_w are required.";
global_pooling_ = pool_param.global_pooling();
ceil_mode_ = pool_param.ceil_mode(); //添加的代码，主要作用是从参数文件中获取ceil_mode_的参数数值。
if (global_pooling_) {
kernel_h_ = bottom[0]->height();
kernel_w_ = bottom[0]->width();
if (pad_h_ != 0 || pad_w_ != 0) {
CHECK(this->layer_param_.pooling_param().pool()
== PoolingParameter_PoolMethod_AVE
|| this->layer_param_.pooling_param().pool()
== PoolingParameter_PoolMethod_MAX)
<< "Padding implemented only for average and max pooling.";
CHECK_LT(pad_h_, kernel_h_);
CHECK_LT(pad_w_, kernel_w_);
.......Reshape函数修改如下：
void PoolingLayer<Dtype>::Reshape(const vector<Blob<Dtype>*>& bottom,
const vector<Blob<Dtype>*>& top) {
CHECK_EQ(4, bottom[0]->num_axes()) << "Input must have 4 axes, "
<< "corresponding to (num, channels, height, width)";
channels_ = bottom[0]->channels();
height_ = bottom[0]->height();
width_ = bottom[0]->width();
if (global_pooling_) {
kernel_h_ = bottom[0]->height();
kernel_w_ = bottom[0]->width();
}
- pooled_height_ = static_cast<int>(ceil(static_cast<float>(
- height_ + 2 * pad_h_ - kernel_h_) / stride_h_)) + 1;
- pooled_width_ = static_cast<int>(ceil(static_cast<float>(
- width_ + 2 * pad_w_ - kernel_w_) / stride_w_)) + 1;
+ // Specify the structure by ceil or floor mode
+
+ // 添加的代码-----------------------------------
+ if (ceil_mode_) {
+ pooled_height_ = static_cast<int>(ceil(static_cast<float>(
+ height_ + 2 * pad_h_ - kernel_h_) / stride_h_)) + 1;
+ pooled_width_ = static_cast<int>(ceil(static_cast<float>(
+ width_ + 2 * pad_w_ - kernel_w_) / stride_w_)) + 1;
+ } else {
+ pooled_height_ = static_cast<int>(floor(static_cast<float>(
+ height_ + 2 * pad_h_ - kernel_h_) / stride_h_)) + 1;
+ pooled_width_ = static_cast<int>(floor(static_cast<float>(
+ width_ + 2 * pad_w_ - kernel_w_) / stride_w_)) + 1;
+ }
+ // ------------------------------------------------------
+
if (pad_h_ || pad_w_) {
// If we have padding, ensure that the last pooling starts strictly
// inside the image (instead of at the padding); otherwise clip the last.3、修改caffe.proto文件中PoolingParameter的定义
因为添加了pooling层的参数，因此需要修改caffe.proto文件中PoolingParameter中的定义，需要增加参数的声明。
// If global_pooling then it will pool over the size of the bottom by doing
// kernel_h = bottom->height and kernel_w = bottom->width
optional bool global_pooling = 12 [default = false];
+ // Specify floor/ceil mode
+ optional bool ceil_mode = 13 [default = true];// 为pooling层添加参数，这样可以在net.prototxt文件中为pooling层设置该参数，注意后面需要给其设置一个ID，同时设置一个默认值。
}返回到caffe的根目录，使用make指令，即可。
make -j32 // 这里j后面的数字与电脑配置有关系，可以加速编译
