训练好了model后，可以通过python调用caffe的模型，然后进行模型测试的输出。

本次测试主要依靠的模型是在caffe模型里面自带训练好的结构参数：~/caffe/models/bvlc_reference_caffenet/bvlc_reference_caffenet.caffemodel,以及结构参数

：~/caffe/models/bvlc_reference_caffenet/deploy.prototxt相结合，用python接口进行调用。

训练的源代码以及相应的注释如下所示：

# -*- coding: UTF-8 -*-

import os

import caffe

import numpy as np

root='/home/zf/caffe/'#指定根目录

deploy=root+'models/bvlc_reference_caffenet/deploy.prototxt'#结构文件

caffe_model=root + 'models/bvlc_reference_caffenet/bvlc_reference_caffenet.caffemodel'

#已经训练好的model

dir =root+'examples/images/'#保存测试图片的集合

filelist=[]

filenames=os.listdir(dir)

for fn in filenames:

fullfilename = os.path.join(dir,fn)

filelist.append(fullfilename)

#filelist.append(fn)

def Test(img):

#加载模型

net = caffe.Net(deploy,caffe_model,caffe.TEST)

# 加载输入和配置预处理

transformer = caffe.io.Transformer({'data':net.blobs['data'].data.shape})

transformer.set_mean('data', np.load('/home/zf/caffe/python/caffe/imagenet/ilsvrc_2012_mean.npy').mean(1).mean(1))

transformer.set_transpose('data', (2,0,1))

transformer.set_channel_swap('data', (2,1,0))

transformer.set_raw_scale('data', 255.0)

#注意可以调节预处理批次的大小

#由于是处理一张图片，所以把原来的10张的批次改为1

net.blobs['data'].reshape(1,3,227,227)

#加载图片到数据层

im = caffe.io.load_image(img)

net.blobs['data'].data[...] = transformer.preprocess('data', im)

#前向计算

out = net.forward()

# 其他可能的形式 : out = net.forward_all(data=np.asarray([transformer.preprocess('data', im)]))

#预测分类

print out['prob'].argmax()

#打印预测标签

labels = np.loadtxt("/home/zf/caffe/data/ilsvrc12/synset_words.txt", str, delimiter='\t')

top_k = net.blobs['prob'].data[0].flatten().argsort()[-1]

print 'the class is:',labels[top_k]

f=file("/home/zhengfeng/caffe/examples/zf/label.txt","a")

f.writelines(img+' '+labels[top_k]+'\n')

labels_filename=root +'data/ilsvrc12/synset_words.txt'

#循环遍历文件夹root+'examples/images/'下的所有图片

for i in range(0,len(filelist)):

img=filelist[i]

Test(img)

ps:主要有以下的文件需要说明

待测试的文件夹里面的图片数据为：

最后的输出结果如下：

以下是本人定义的label.txt文件写入的预测的数据：

如果在编译的时候出现import caffe error的话，说明没有导入caffe

Export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/home/zf/caffe/python，如果还是不行，可能是你的caffe的python接口未编译，cd /home/zf/caffe，然后执行make pycaffe,接着再测试。

以上这篇python接口调用已训练好的caffe模型测试分类方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。