这两周在做跨年龄的人脸识别。我用的是两个网络共同训练。有点像孪生网络（网络的浅层共享参数，深层用正交子空间，提取判别特征）。
在运行的时候爆出题目一样的error
Check failed: axis_index < num_axes() (1 vs. 1) axis 1 out of range for 1-D Blob with shape * *** Check failure stack trace: ***
思考了好久，也从开始追踪代码。看log。并没有什么异常。然后在log中发现如下信息：
Top shape: 128 3 112 96 (4128768) Top shape: 128 (128) #label Creating layer conv1a_age conv1a_age <- data_age #image ->blob as input for conv_layer conv1a_age -> conv1a_age Check failed: axis_index < num_axes() (1 vs. 1) axis 1 blob.hpp:122] out of range for 1-D Blob with shape 128 (128) #然后翻开Blob.hpp 查看源码，发现就是一个比较 ---------------------Blob.hpp line 122 function------------------------- inline int CanonicalAxisIndex(int axis_index) const { CHECK_GE(axis_index, -num_axes()) ┊ << "axis " << axis_index << " out of range for " << num_axes() ┊ << "-D Blob with shape " << shape_string(); CHECK_LT(axis_index, num_axes()) ┊ << "axis " << axis_index << " out of range for " << num_axes() ┊ << "-D Blob with shape " << shape_string(); if (axis_index < 0) { ┊ return axis_index + num_axes(); } return axis_index; } #原来是索引超出维度，在联系log中的信息，可不是嘛，索引必须<1,而现在给出的索引为1。 #那查看了一下输入：为了构建卷积层 ，输入 本应该是数据Top shape: 128 3 112 96 (4128768)， #然后所以轴是1应该是正确的，但是读出来的shape_string 却是128 [Note:128是batchsize]。 #128应该是label对应的shape_string,因此很可能是label与data写反了。再将目光转到train_test.prototxt 中。发现确实是先写的label后写的data【这纯粹是为了当初可视化网络的需要，没想到到后面遇到坑】。 【解决】将二者位置对调即可。
Check failed: status == CUBLAS_STATUS_SUCCESS (1 vs. 0) CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED 【解决方案】：检查你的caffe编译cuda库的版本与链接库的版本可能不一致。 很有可能是你用一个版本的编译，然后用另外一个版本连接。 在Makefile.config中的