Caffe学习:使用pycaffe读取caffemodel参数
#!/usr/bin/env python# 引入“咖啡”
import caffeimport numpy as np# 使输出的参数完全显示
# 若没有这一句,因为参数太多,中间会以省略号“……”的形式代替
np.set_printoptions(threshold='nan')# deploy文件
MODEL_FILE = 'caffe_deploy.prototxt'
# 预先训练好的caffe模型
PRETRAIN_FILE = 'caffe_iter_10000.caffemodel'# 保存参数的文件
params_txt = 'params.txt'
pf = open(params_txt, 'w')# 让caffe以测试模式读取网络参数
net = caffe.Net(MODEL_FILE, PRETRAIN_FILE, caffe.TEST)# 遍历每一层
for param_name in net.params.keys():# 权重参数weight = net.params[param_name][0].data# 偏置参数bias = net.params[param_name][1].data# 该层在prototxt文件中对应“top”的名称pf.write(param_name)pf.write('\n')# 写权重参数pf.write('\n' + param_name + '_weight:\n\n')# 权重参数是多维数组,为了方便输出,转为单列数组weight.shape = (-1, 1)for w in weight:pf.write('%ff, ' % w)# 写偏置参数pf.write('\n\n' + param_name + '_bias:\n\n')# 偏置参数是多维数组,为了方便输出,转为单列数组bias.shape = (-1, 1)for b in bias:pf.write('%ff, ' % b)pf.write('\n\n')pf.close
Caffe学习:使用pycaffe读取caffemodel参数相关推荐
- 使用pycaffe读取caffemodel参数(保存到txt文件)
#!/usr/bin/env python # 引入"咖啡" import caffe import numpy as np # 使输出的参数完全显示 # 若没有这一句,因为参数太 ...
- caffe学习日记--lesson6: 常用的caffemodel下载链接
caffe学习日记--lesson6:caffemodel caffe的伯克利主页:http://caffe.berkeleyvision.org/ caffe的github主页:https://gi ...
- Caffe 学习系列
学习列表: Google protocol buffer在windows下的编译 caffe windows 学习第一步:编译和安装(vs2012+win 64) caffe windows学习:第一 ...
- Caffe学习系列(3):视觉层(Vision Layers)及参数
所有的层都具有的参数,如name, type, bottom, top和transform_param请参看我的前一篇文章:Caffe学习系列(2):数据层及参数 本文只讲解视觉层(Vision La ...
- caffe学习日记--lesson7:caffemodel可视化的两种方法
在Caffe中,目前有两种可视化prototxt格式网络结构的方法: 使用Netscope在线可视化 使用Caffe提供的draw_net.py 本文将就这两种方法加以介绍 Netscope:支持Ca ...
- jmeter参数值只读取了第一个_Jmeter学习笔记-从文本中读取一个参数,多个值(7)...
测试场景:插入多条数据时,某些关键字不能重复,从文件中读取其参数,可解决该问题. 1.CSV Data set config的配置如下图: Filename:需要传入的参数所位于的文件名称,一定要填写 ...
- python读取caffemodel文件
caffemodel是二进制的protobuf文件,利用protobuf的python接口可以读取它,解析出需要的内容 不少算法都是用预训练模型在自己数据上微调,即加载"caffemodel ...
- Caffe学习笔记4图像特征进行可视化
Caffe学习笔记4图像特征进行可视化 本文为原创作品,未经本人同意,禁止转载,禁止用于商业用途!本人对博客使用拥有最终解释权 欢迎关注我的博客:http://blog.csdn.net/hit201 ...
- 【Caffe学习01】在Caffe中trian MNIST
在上次搭建好Caffe环境的基础上我们进行第一次实验,将Caffe自带的一个Mnist example跑一跑,对其在处理图像方面的能力有个初步了解. 如果还没有搭建好环境的朋友可以看看我的上一篇文章: ...
- Caffe学习系列(23):如何将别人训练好的model用到自己的数据上
caffe团队用imagenet图片进行训练,迭代30多万次,训练出来一个model.这个model将图片分为1000类,应该是目前为止最好的图片分类model了. 假设我现在有一些自己的图片想进行分 ...
最新文章
- mysql相关操作(一)
- Maven——常用命令详解
- 为什么招聘单片机工程师的时候要求精通C/C++?
- linux 使cpu使用率升高_关于linux系统CPU篇---gt;CPU使用率升高
- 在微型计算机系统中,打印机一般是通过( ,2013湖南省计算机等级考试试题 二级C试题最新考试试题库...
- 小程序开发入门基础篇-张代浩-专题视频课程
- K-means++算法的学习笔记~
- android 是什么编码格式,在Android的JPG图像编码和解码
- python - bs4提取XML/HTML中某个标签下的属性
- php抓取数据去除空格,php读取文本去除空格
- 好用的mysql数据字典工具
- php 生成小程序码
- 如何将ipad作为电脑的第二显示屏
- 解决liquibase.exception.LockException: Could not acquire change log lock. Currently locked by XXXX
- K8s学习(15)---DashBoard
- 免费录屏软件Captura安装配置
- 为什么事务普遍加在service层
- 微型计算机实验报告温度控制,温度控制实验报告.doc
- HTML的怎么使用,开发工具以及常用标签。
- P6与BIM,上海迪士尼BIM应用总结及P6软件应用经验
热门文章
- 深入理解JavaScript的设计模式
- GitLab non-standard SSH port
- 桥接模式 适配器模式 装饰模式
- TYVJ P1022 进制转换 Label:坑
- rbenv Your user account isn't allowed to install to the system Rubygems
- 自定义nagios监控mogilefs存储节点脚本
- 10分钟快速配置LAMP环境
- 20个Flutter实例视频教程-01节底部导航栏和切换效果的制作-1
- 【非原创】codeforces 1070C Cloud Computing 【线段树树状数组】
- .NetCore实践爬虫系统(一)解析网页内容