良许Linux教程网 干货合集 caffe的python接口caffemodel参数及特征抽取示例

caffe的python接口caffemodel参数及特征抽取示例

这篇文章主要介绍了caffe的python接口caffemodel参数及特征抽取示例详解,有需要的朋友可以借鉴参考下,希望能够有所帮助,祝大家多多进步,早日升职加薪

u=2055737592,1405523785&fm=26&gp=0

前言

如果用公式 y=f(wx+b)

来表示整个运算过程的话,那么w和b就是我们需要训练的东西,w称为权值,在cnn中也可以叫做卷积核(filter),b是偏置项。f是激活函数,有sigmoid、relu等。x就是输入的数据。

数据训练完成后,保存的caffemodel里面,实际上就是各层的w和b值。

我们运行代码:

deploy=root + 'mnist/deploy.prototxt'    #deploy文件
caffe_model=root + 'mnist/lenet_iter_9380.caffemodel'   #训练好的 caffemodel
net = caffe.Net(net_file,caffe_model,caffe.TEST)   #加载model和network

就把所有的参数和数据都加载到一个net变量里面了,但是net是一个很复杂的object, 想直接显示出来看是不行的。其中:

net.params: 保存各层的参数值(w和b)

net.blobs: 保存各层的数据值

可用命令

[(k,v[0].data) for k,v in net.params.items()]

查看各层的参数值,其中k表示层的名称,v[0].data就是各层的W值,而v[1].data是各层的b值。注意:并不是所有的层都有参数,只有卷积层和全连接层才有。

也可以不查看具体值,只想看一下shape,可用命令

[(k,v[0].data.shape) for k,v in net.params.items()]

假设我们知道其中第一个卷积层的名字叫’Convolution1′, 则我们可以提取这个层的参数:

w1=net.params['Convolution1'][0].data
b1=net.params['Convolution1'][1].data

输入这些代码,实际查看一下,对你理解network非常有帮助。

同理,除了查看参数,我们还可以查看数据,但是要注意的是,net里面刚开始是没有数据的,需要运行:

net.forward()

之后才会有数据。我们可以用代码:

[(k,v.data.shape) for k,v in net.blobs.items()]

[(k,v.data) for k,v in net.blobs.items()]

来查看各层的数据。注意和上面查看参数的区别,一个是net.params, 一个是net.blobs.

实际上数据刚输入的时候,我们叫图片数据,卷积之后我们就叫特征了。

如果要抽取第一个全连接层的特征,则可用命令:

fea=net.blobs['InnerProduct1'].data

只要知道某个层的名称,就可以抽取这个层的特征。

推荐大家在spyder中,运行一下上面的所有代码,深入理解模型各层。

最后,总结一个代码:

import caffe
import numpy as np
root='/home/xxx/'   #根目录
deploy=root + 'mnist/deploy.prototxt'    #deploy文件
caffe_model=root + 'mnist/lenet_iter_9380.caffemodel'   #训练好的 caffemodel
net = caffe.Net(deploy,caffe_model,caffe.TEST)   #加载model和network
[(k,v[0].data.shape) for k,v in net.params.items()]  #查看各层参数规模
w1=net.params['Convolution1'][0].data  #提取参数w
b1=net.params['Convolution1'][1].data  #提取参数b
net.forward()   #运行测试

[(k,v.data.shape) for k,v in net.blobs.items()]  #查看各层数据规模
fea=net.blobs['InnerProduct1'].data   #提取某层数据(特征)

以上就是caffe的python接口caffemodel参数及特征抽取的详细内容。

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良许

作者: 良许

良许,世界500强企业Linux开发工程师,公众号【良许Linux】的作者,全网拥有超30W粉丝。个人标签:创业者,CSDN学院讲师,副业达人,流量玩家,摄影爱好者。
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