原文:caffe的python接口學習(8):caffemodel中的參數及特征的抽取

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: 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, ...

2016-07-19 21:13 33 35241 推薦指數:

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Caffe Python特征抽取

Caffe Python特征抽取 轉載 http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ Caffe大家一般用到的深度學習平台都是這個,關於Caffe的訓練通常一般都可以通過一些命令來執行,但是在deploy階段,如果是做實際的工程,那么C++接口 ...

Thu Nov 10 19:01:00 CST 2016 2 3434
caffecaffemodel參數提取方法

需要的文件為:deploy.prototxt caffemodel import caffeimport numpy as nproot='/home/xxx/' #根目錄deploy=root + 'mnist ...

Fri Jan 18 01:00:00 CST 2019 0 712
Caffe 抽取CNN網絡特征 Python

Caffe Python特征抽取 轉載請注明出處,樓燚(yì)航的blog,http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ Caffe大家一般用到的深度學習平台都是這個,關於Caffe的訓練通常一般都可以通過一些命令來執行,但是在deploy階段 ...

Sun Dec 27 03:43:00 CST 2015 9 12033
caffepython接口的使用

下面是基於我自己的接口,我是用來分類一維數據的,可能不具通用性: (前提,你已經編譯了caffepython接口) 添加 caffe塻塊的搜索路徑,當我們import caffe時,可以找到。 對於這一步,一般我們都會把 cafffe 模塊的搜索路經永久地加到先加 ...

Tue Nov 15 01:00:00 CST 2016 0 21464
Caffe學習系列(16):caffemodel可視化

通過前面的學習,我們已經能夠正常訓練各種數據了。設置好solver.prototxt后,我們可以把訓練好的模型保存起來,如lenet_iter_10000.caffemodel。 訓練多少次就自動保存一下,這個是通過snapshot進行設置的,保存文件的路徑及文件名前綴 ...

Wed Jan 06 02:28:00 CST 2016 33 30794
caffepython接口提取resnet101某層特征

論文的caffemodel轉化為tensorflow模型過程中越坑無數,最后索性直接用caffe特征caffe提取倒數第二層,pool5的輸出,fc1000層的輸入,2048維的特征 均值文件ResNet_mean.binaryproto轉化mean.npy ...

Mon May 13 16:22:00 CST 2019 0 864
Caffe學習系列(20):用訓練好的caffemodel來進行分類

caffe程序自帶有一張小貓圖片,存放路徑為caffe根目錄下的 examples/images/cat.jpg, 如果我們想用一個訓練好的caffemodel來對這張圖片進行分類,那該怎么辦呢? 如果不用這張小貓圖片,換一張別的圖片,又該怎么辦呢?如果學會了小貓圖片的分類,那么換成其它圖片,程序 ...

Fri Jan 08 03:49:00 CST 2016 55 78338
 
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