pycaffe读取caffemodel参数

来源：互联网发布：学安卓软件开发教程编辑：程序博客网时间：2024/05/17 08:32

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#!/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

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