python查看CNN训练模型参数

参照：http://blog.csdn.net/u011762313/article/details/49851795

#!/usr/bin/env python# 引入“咖啡”
import caffeimport numpy as np# 使输出的参数完全显示
# 若没有这一句，因为参数太多，中间会以省略号“……”的形式代替
np.set_printoptions(threshold='nan')# deploy文件
MODEL_FILE = 'caffe_deploy.prototxt'
# 预先训练好的caffe模型
PRETRAIN_FILE = 'caffe_iter_10000.caffemodel'# 保存参数的文件
params_txt = 'params.txt'
pf = open(params_txt, 'w')# 让caffe以测试模式读取网络参数
net = caffe.Net(MODEL_FILE, PRETRAIN_FILE, caffe.TEST)# 遍历每一层
for param_name in net.params.keys():# 权重参数weight = net.params[param_name][0].data# 偏置参数bias = net.params[param_name][1].data# 该层在prototxt文件中对应“top”的名称pf.write(param_name)pf.write('\n')# 写权重参数pf.write('\n' + param_name + '_weight:\n\n')# 权重参数是多维数组，为了方便输出，转为单列数组weight.shape = (-1, 1)for w in weight:pf.write('%ff, ' % w)# 写偏置参数pf.write('\n\n' + param_name + '_bias:\n\n')# 偏置参数是多维数组，为了方便输出，转为单列数组bias.shape = (-1, 1)for b in bias:pf.write('%ff, ' % b)pf.write('\n\n')pf.close

遇到问题“cannot import caffe”

解决办法：

import caffe in $CAFFE/python or add the path to sys.path 可以参照http://stackoverflow.com/questions/12257747/adding-a-file-path-to-sys-path-in-python

import sys
sys.path
sys.path.append('/path/to/the/example_file.py')

就是可以将我们的.py文件放在/caffe-master/python中运行

另外考虑http://blog.csdn.net/jenyzhang/article/details/49646641

查看当前python的安装路径

以及export PYTHONPATH=/...

echo $PYTHONPATH

关于deploy.prototxt的细节http://www.itdadao.com/articles/c15a748021p0.html

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