私はresnet50を微調整することによってイメージ回帰（4つのラベル）を行うためにmxnetを使用します。Mxnet lro_labelsのバインドエラーとイメージ回帰のデータ
- Iは
- シンボルにLinearRegressionOutputとSoftmaxOutputを変更私が代わりにトレーニングACCの（）メトリック= mx.metric.MSEを用い数
- に画像ラベルを変更しました。
シンボルは最後のレイヤーに似ています。
{
"op": "FullyConnected",
"name": "fc",
"attr": {"num_hidden": "4"},
"inputs": [[430, 0, 0], [431, 0, 0], [432, 0, 0]]
},
{
"op": "null",
"name": "lro_label",
"inputs": []
},
{
"op": "LinearRegressionOutput",
"name": "lro",
"inputs": [[433, 0, 0], [434, 0, 0]]
}
],
しかし、コードを実行すると、simple_bindエラーのようなエラーが発生します。
simple_bindエラー。引数： lro_label：（36） データ：（36、3、227、227） トレースバック（最新の呼び出しの最後）： ファイル "finetune.py"、59行、 for_training =真） ファイルで " /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/mxnet-0.10.1-py2.7.egg/mxnet/module/module.py "、行388、バインド内 state_names = self._state_names） ファイル"/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/mxnet-0.10.1-py2.7.egg/mxnet/module/executor_group.py"、行214、init self.bind_exec（data_shapes、label_shapes 、shared_group） ファイル "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/mxnet-0.10.1-py2.7.egg/mxnet/module/executor_group.py"、310行目、bind_exec shared_group） ） ファイル "/ usr/local/lib/p "/ usr/local/bin/mxnet/module/executor_group.py"、行582、_bind_ith_exec shared_buffer = shared_data_arrays、** input_shapes） ファイル "/ usr/local//lib/python2.7/dist-packages/mxnet-0.10.1-py2.7.egg/mxnet/symbol.py "、1375行目、simple_bind raise RuntimeError（ 'simple_bind failed'） RuntimeError：simple_bindが失敗しました
エラーが
mod = mx.module.Module(symbol=new_sym, context=ctx, data_names=('data',), label_names=('lro_label',))
mod.bind(data_shapes=[('data', (batch_size, 3, 227, 227))], label_shapes=[('lro_label', (batch_size,))], for_training=True)
入力で起こったと出力が同じではないようですが、私はソフトマックスを使用する場合、そのような問題はありません。 何が起こったのですか？