Mxnet下模型转换

Mxnet已经在tools/caffe_converter文件夹下提供了转换的工具，但是为了使用这些工具，首先需要做一些准备工作。

• 安装Google protobuf编译器

#安装protobuf-compiler
sudo apt-get install protobuf-compiler
#安装protobuf的python binding
sudo pip install protobuf

• 编译caffe proto definition
  进入mxnet/tools/caffe_converter文件夹目录

make

编译完成以后就可以得到一个caffe_pb2.py的module，这个module会在后面自动载入。

到这里，前期工作就准备完成了，下面就可以将caffe下面的模型转换到mxnet下了。

#下载delopy文件
wget -c https://gist.githubusercontent.com/ksimonyan/211839e770f7b538e2d8/raw/c3ba00e272d9f48594acef1f67e5fd12aff7a806/VGG_ILSVRC_16_layers_deploy.prototxt
#下载参数模型
wget -c http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/software/very_deep/caffe/VGG_ILSVRC_16_layers.caffemodel
python convert_model.py VGG_ILSVRC_16_layers_deploy.prototxt VGG_ILSVRC_16_layers.caffemodel vgg16

执行上面的命令以后，就会生成两个文件：

• 一个叫vgg16-symbol.jason
• vgg16-0000.params 网络对应的参数