【发布时间】:2017-09-07 15:09:58
【问题描述】:
我想从 Python 中 .prototxt
中定义的 caffe 网络中读取网络参数,因为 layer_dict
中的图层对象仅告诉我,例如它是一个“卷积”层,但不是.prototxt
文件中明确定义的kernel_size
、strides
等。
假设我有一个model.prototxt
,就像这样:
name: "Model"
layer {
name: "data"
type: "Input"
top: "data"
input_param {
shape: {
dim: 64
dim: 1
dim: 28
dim: 28
}
}
}
layer {
name: "conv2d_1"
type: "Convolution"
bottom: "data"
top: "conv2d_1"
convolution_param {
num_output: 32
kernel_size: 3
stride: 1
weight_filler {
type: "gaussian" # initialize the filters from a Gaussian
std: 0.01 # distribution with stdev 0.01 (default mean: 0)
}
bias_filler {
type: "constant"
value: 0
}
}
}
layer {
name: "dense_1"
type: "InnerProduct"
bottom: "conv2d_1"
top: "out"
inner_product_param {
num_output: 1024
weight_filler {
type: "gaussian"
std: 0.01
}
bias_filler {
type: "constant"
value: 0
}
}
}
我发现可以像这样解析模型:
from caffe.proto import caffe_pb2
import google.protobuf.text_format
net = caffe_pb2.NetParameter()
f = open('model.prototxt', 'r')
net = google.protobuf.text_format.Merge(str(f.read()), net)
f.close()
但我不知道如何从结果对象中获取 protobuf 消息中的字段。
【问题讨论】:
标签: python protocol-buffers caffe pycaffe