caffe的python介面使用方法示例

2021-08-04 10:37:27 字數 2544 閱讀 4953

import sys


#新增caffe下的python資料夾的路徑


import caffe


import numpy as np


import os


#使用caffemodel進行訓練


weights = 'googlenet_bn_stepsize_6400_iter_1200000.caffemodel'


caffe.set_device(0) #選擇0號gpu


caffe.set_mode_gpu() #使用gpu模式


solver = caffe.sgdsolver('solver.prototxt') #載入solver檔案


solver.net.copy_from(weights) #載入caffemodel


solver.solve() #開始執行


#使用solverstate繼續之前的訓練


s = "googlenet_bn_stepsize_6400_iter_1200000.solverstate"


caffe.set_device(0) #選擇0號gpu


caffe.set_mode_gpu() #使用gpu模式


solver = caffe.sgdsolver('solver.prototxt')#載入solver檔案


solver.restore(s) #載入solverstate


solver.solve() #開始執行

#這裡是將特徵寫入txt，寫入其他檔案（如npy等）方法類似


import sys


#新增caffe下的python資料夾的路徑


import caffe


import os


import numpy as np


deploy = 'train_val.prototxt' #cnn配置檔案


caffe_model = 'googlenet_bn_stepsize_6400_iter_1200000.caffemodel' #權重檔案


caffe.set_device(0) #選擇0號gpu


caffe.set_mode_gpu() #使用gpu模式


net = caffe.net(deploy,caffe_model,caffe.test) #初始化網路，選取test模式，所以prototxt的輸入層


#開啟乙個文字檔案


file_name = 'fea.txt'


output = open(file_name,'w')


num = 100 #需要提取特徵的的數量，這裡是因為我在prototxt配置檔案裡面將batch size設定為1， 所以num就是輸入層的list中的數量


while num:


print num


num = num - 1


net.forward() #網路前傳一次，後傳類似


param = net.params['conv1'][0].data #獲取一層的權重


fea = net.blobs['pool0'].data #獲取一層的資料


print np.shape(fea) #輸出資料的形狀，這裡是乙個pooling層，所以應該是4維的


#將特徵連成乙個字串，寫入文字檔案


str_fea = ''


for x in xrange(len(fea[0])):


str_fea = str_fea + str(fea[0][x][0][0]) +' '


str_fea = str_fea + '\n'


output.write(str_fea)


output.close()

deploy中資料層：

im -= mean #減去每個通道的均值

net.blobs['data'].data[...] = im #將輸入到網路

net.forward() #完成一次前傳

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