[笔记]--tensorrt及神经网络常用的.wts权重格式解析

介绍

.wts是一种可解释性文本

对于一个例子 lenet5.wts 来说,这里我们展示他的一部分。

10
conv1.weight 150 be40ee1b bd20bab8 bdc4bc53 .......
conv1.bias 6 bd327058 .......
conv2.weight 2400 3c6f2220 3c693090 ......
conv2.bias 16 bd183967 bcb1ac8a .......
fc1.weight 48000 3c162c20 bd25196a ......
fc1.bias 120 3d3c3d49 bc64b948 ......
fc2.weight 10080 bce095a4 3d33b9dc ......
fc2.bias 84 bc71eaa0 3d9b276c ....... 
fc3.weight 840 3c252870 3d855351 .......
fc3.bias 10 bdbe4bb8 3b119ee0 ......

第一行是个数,表示它有多少行,不包括这一行。
它的每一行代表

[权重名称/层名称] [有多少个权重值] [值1] [值2], ..., [值N]

该值是16进制的形式。

你可能感兴趣的:(计算机视觉,tensorrt,模型压缩/加速,深度学习,python,神经网络)