生活随笔
收集整理的這篇文章主要介紹了
使用pycaffe读取caffemodel参数（保存到txt文件）
小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.
#!/usr/bin/env?python????#?引入“咖啡”??import?caffe????import?numpy?as?np????#?使輸出的參數完全顯示??#?若沒有這一句，因為參數太多，中間會以省略號“……”的形式代替??np.set_printoptions(threshold='nan')????#?deploy文件??MODEL_FILE?=?'caffe_deploy.prototxt'??#?預先訓練好的caffe模型??PRETRAIN_FILE?=?'caffe_iter_10000.caffemodel'????#?保存參數的文件??params_txt?=?'params.txt'??pf?=?open(params_txt,?'w')????#?讓caffe以測試模式讀取網絡參數??net?=?caffe.Net(MODEL_FILE,?PRETRAIN_FILE,?caffe.TEST)????#?遍歷每一層??for?param_name?in?net.params.keys():??????#?權重參數??????weight?=?net.params[param_name][0].data??????#?偏置參數??????bias?=?net.params[param_name][1].data????????#?該層在prototxt文件中對應“top”的名稱??????pf.write(param_name)??????pf.write('\n')????????#?寫權重參數??????pf.write('\n'?+?param_name?+?'_weight:\n\n')??????#?權重參數是多維數組，為了方便輸出，轉為單列數組??????weight.shape?=?(-1,?1)????????for?w?in?weight:??????????pf.write('%ff,?'?%?w)????????#?寫偏置參數??????pf.write('\n\n'?+?param_name?+?'_bias:\n\n')??????#?偏置參數是多維數組，為了方便輸出，轉為單列數組??????bias.shape?=?(-1,?1)??????for?b?in?bias:??????????pf.write('%ff,?'?%?b)????????pf.write('\n\n')????pf.close?
總結
以上是生活随笔為你收集整理的使用pycaffe读取caffemodel参数（保存到txt文件）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。
