caffe的python介面 持續更新

初始化模型

root=』/home/*/caffe-master』

deploy=root+』examples/mnist/deply.prototxt』 //deploy位置

caffe_model=root+』examples/mnist/lenet_iter_5000.caffemodel』 //模型位置

net=caffe.net(deploy,caffe_model,caffe.test) //載入model和net

引數訪問

net.params儲存各層的引數值(w和b)

net.blobs儲存各層的資料值

引數值：

for k,v in net.params.items():

print(k) #k表示層的名稱
print(v[0].data) #v表示層的引數資料 v[0].data表示w的值，v[1].data表示b的值
對於已知的層名，使用
w1=net.params[『conv1』][0].data

#result : w1.shape為(20,1,5,5)
b1=net.params[『conv1』][1].data
 
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