#!/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。

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