如果用公式 ?y=f(wx+b)

來表示整個運算過程的話，那么w和b就是我們需要訓練的東西，w稱為權值，在cnn中也可以叫做卷積核（filter），b是偏置項。f是激活函數，有sigmoid、relu等。x就是輸入的數據。

數據訓練完成后，保存的caffemodel里面，實際上就是各層的w和b值。

我們運行代碼：

deploy=root + 'mnist/deploy.prototxt' #deploy文件 caffe_model=root + 'mnist/lenet_iter_9380.caffemodel' #訓練好的 caffemodel net = caffe.Net(net_file,caffe_model,caffe.TEST) #加載model和network

就把所有的參數和數據都加載到一個net變量里面了，但是net是一個很復雜的object, 想直接顯示出來看是不行的。其中：

net.params: 保存各層的參數值（w和b)

net.blobs: 保存各層的數據值

可用命令：

[(k,v[0].data) for k,v in net.params.items()]

查看各層的參數值，其中k表示層的名稱，v[0].data就是各層的W值，而v[1].data是各層的b值。注意：并不是所有的層都有參數，只有卷積層和全連接層才有。

也可以不查看具體值，只想看一下shape,可用命令

[(k,v[0].data.shape) for k,v in net.params.items()]

假設我們知道其中第一個卷積層的名字叫'Convolution1', 則我們可以提取這個層的參數：

w1=net.params['Convolution1'][0].data b1=net.params['Convolution1'][1].data

輸入這些代碼，實際查看一下，對你理解network非常有幫助。

同理，除了查看參數，我們還可以查看數據，但是要注意的是，net里面剛開始是沒有數據的，需要運行：

net.forward()

之后才會有數據。我們可以用代碼：

[(k,v.data.shape) for k,v in net.blobs.items()]

或

[(k,v.data) for k,v in net.blobs.items()]

來查看各層的數據。注意和上面查看參數的區別，一個是net.params, 一個是net.blobs.

實際上數據剛輸入的時候，我們叫圖片數據，卷積之后我們就叫特征了。

如果要抽取第一個全連接層的特征，則可用命令：

fea=net.blobs['InnerProduct1'].data

只要知道某個層的名稱，就可以抽取這個層的特征。

推薦大家在spyder中，運行一下上面的所有代碼，深入理解模型各層。

最后，總結一個代碼：

import caffe import numpy as np root='/home/xxx/' #根目錄 deploy=root + 'mnist/deploy.prototxt' #deploy文件 caffe_model=root + 'mnist/lenet_iter_9380.caffemodel' #訓練好的 caffemodel net = caffe.Net(deploy,caffe_model,caffe.TEST) #加載model和network
[(k,v[0].data.shape) for k,v in net.params.items()] #查看各層參數規模 w1=net.params['Convolution1'][0].data #提取參數w b1=net.params['Convolution1'][1].data #提取參數b
net.forward() #運行測試

[(k,v.data.shape) for k,v in net.blobs.items()] #查看各層數據規模 fea=net.blobs['InnerProduct1'].data #提取某層數據（特征）

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轉載于:https://www.cnblogs.com/denny402/p/5686257.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的caffe的python接口学习（8）：caffemodel中的参数及特征的抽取的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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