所以任何使用其它框架训练出来的算法模型想要在nnie上进行推理必须先要将其转换成caffemodel。

系列博客目录：Caffe转Pytorch模型系列教程概述目录一、通用的提取参数方法1、编译Caffe2、打印.caffemodel的网络参数3、保存.caffemodel的网络参数二、提取.caffemodel.h5

目录零、知识储备以及步骤说明1、知识储备2、步骤说明一、把Caffe的模型转换为Pytorch模型1、可视化Caffe的网络模型2、从.caffemodel提取参数3、调试转换后的Pytorch模型零、

ModelTranslatorfromCaffetoCaffe2用于将Caffe模型转换为对应Caffe2模型的Python脚本官方提供了一个基础版本，经修改和优化后，已支持多输入/多输出的网络在Caffe中，网络模型通常存储于pre-trained.caffemodel

mapper是文件格式转换的插件，即将caffe的模型文件*.caffemodel转换

下载模型权值文件：http://posefs1.perception.cs.cmu.edu/OpenPose/models/hand/pose_iter_102000.caffemodel下载protofile

DNN模块官方文档：https://docs.opencv.org/3.4.3/d6/d0f/group__dnn.html#ga29d0ea5e52b1d1a6c2681e3f7d68473a1.OpenCV3.4.3DNN模块介绍最早在OpenCV3.3版本发布中,把DNN模块从扩展模块移到了OpenCV正式发布模块中，当前DNN模块最早来自Tiny-dnn，可以加载预先训练好的Caffe模型

环境配置visualstdio2017配置openCVCNN使用caffe的age_net.caffemodel框架原理讲解基于2015CVPR的论文，《AgeandGenderClassificationusingConvolutionalNeuralNetworks

先把三个模型用Opencv转换成文本格式，decoder.t7和decoder-content-similar.t7成功了.而vgg_normalised.t7转化不了，哪个vgg_normalised.caffemodel

fromhttps://github.com/chuanqi305/MobileNet-SSDssd_caffe:model:“MobileNetSSD_deploy.caffemodel”config

参考文章：https://blog.csdn.net/jiongnima/article/details/72904526https://stackoverflow.com/questions/37159655/set-caffe-net-parameters-via-string/38845573读取boolReadProtoFromBinaryFile(constchar*filename,M

学习笔记-网络结构网络规模和参数规模ubantu18.04下,使用python接口查看ubantu18.04下,使用python接口查看使用python读取别人生成好的xxx.prototxt和xxx.caffemodel

caffemodel文件里面保存着网络

https://github.com/ChenYingpeng/caffe-yolov3原工程作者在TX2上实现将yolov3模型转换成caffemodel并调用。

这里不做特别多的介绍，先把源代码和数据放出来～实验数据模型文件：pose_iter_440000.caffemodel.protxt文件：https://github.com/opencv/opencv_extra

github代码：https://github.com/shicai/MobileNet-Caffe有Mobilenet-V1，Mobilenet-V2的prototxt和caffemodel；EvaluateMobileNetv1

Caffe在Win10上的CPU配置：操作系统：Windows10编译环境（必选）：VisualStudio2013Ultimate版（VisualStudio2013Ultimate版免费获取地址：http://download.microsoft.com/download/9/3/E/93EA27FF-DB02-4822-8771-DCA0238957E9/vs2013.5_ult_chs.i

一、前言相关网页https://github.com/Tencent/ncnn/wiki/quantized-int8-inferencehttps://github.com/BUG1989/caffe-int8-convert-tools一般都是先prune再量化。二、下载其实这篇早就写完了一直没发，手动狗头。先用git下载代码gitclonehttps://github.com/BUG1989

想读取预训练好的.caffemodel文件的信息，了解模型参数和结构importcaffe.proto.caffe_pb2ascaffe_pb2caffemodel_filename='resnet101

原文地址为：caffe的python接口学习（6）：用训练好的模型（caffemodel）来分类新的图片经过前面两篇博文的学习，我们已经训练好了一个caffemodel模型，并生成了一个deploy.prototxt

由于从零训练自己的网络需要很大的数据集和运算时间，并且效果不敢保证，因此很多时候我们采用已经训练好的模型caffemodel，对其进行微调，从而得到我们需要的模型。

一.Caffe、Tensorflow的padding策略在之前的转载过的一篇文章——《tensorflowckpt文件转caffemodel时遇到的坑》提到过，caffe的padding方式和tensorflow

从零到一：caffe-windows(CPU)配置与利用mnist数据集训练第一个caffemodel一、前言本文会详细地阐述caffe-windows的配置教程。

TensorRT处理流程基本处理过程：1>caffemodel转化gie的model，或者从磁盘或者网络加载gie可用的model；2>运行GIE引擎（数据提前copy到GPU中）；3>提取结果二、TensorRT

树莓派本身无法编译caffemodel变为movidius专用模型。所以还要在主机上面配置完整版ncsdk。如有需要请看我的另一篇文章。

要想了解caffe生成的caffemodel文件里的内容，我们就需要解析.caffemodel文件（caffemodel里不仅存储了权重和偏置等信息，还存储了整个训练网络的结构信息，即.prototxt

本文采用深度学习库caffe做图像的识别与分类，所用模型为caffemodel。

首先Solver类在Step(intiters)中调用了Snapshot()函数,在voidSolver::Snapshot()函数中能看到保存caffemodel文件的重要函数SnapshotToBinaryProto

设置好solver.prototxt后，我们可以把训练好的模型保存起来，如lenet_iter_10000.caffemodel。

【2017.11.20解决此问题】2.无法用MobileNet提供的caffemodel做finetune。【2017.11.3解决此问题】【2017.11.03更新】成功转换成ncnn格式。

1首先在https://github.com/fzliu/style-transfer把代码下载下来，另外主要这个代码基于pycaffe的，需要将pycaffe编译好。注意：编译pycaffe的时候可能会遇到提示缺少Python27_d.lib，解决方案参考以下博文，https://blog.csdn.net/kele_imon/article/details/79137876可以完美解决，若有问

当我在配置好的C++项目中调用Caffemodel来测试模型时，需要deploy.txtcaffemodelmean.binaryprotolabel.txt有遇到如下的错误信息：然后仔细查看cmd窗口输出的错误信息发现是如下的信息

笔者硕士阶段论文研究方向为：基于卷积神经网络的绘画图像分类研究，需要使用训练好的caffemodel，对测试绘画图像进行分类和预测其类别。

继上篇caffe目标检测模型训练全过程（一）脚本、数据准备与制作之后，我们训练出来了其模型，如图所示：models2_iter_70000.caffemodel就是需要调用的模型，70000表示模型训练了

并没有看到给定输入看到真正的输出，这个时候需要测试一下训练出来的模型，实际查看一下效果,其中用到的配置文件和网络模型在caffe的目录下都有，自己测试自己的模型时需要修改为自己的*.prototxt和*.caffemodel

训练好caffe模型后，通过加载deploy.prototxt文件和caffemodel，可以执行模型的推理过程，通过make编译后，该推理过程的cpp代码会被编译成可执行文件（.bin文件），通过在caffe

SSD_300x300_iter_120000.caffemodeldeploy.prototxt以上数据可以由这里下载得到(或者直接下载本工程)，使用的是基于Caffe+VOC0712数据集训练出来的caffemodel

1、利用模型lenet_iter_10000.caffemodel测试单张手写体数字所需要的文件：（1）待测试图片（自己画的也行，网络上下的也行）；需要注意的是，不管是什么格式，都要转换为28*28大小的黑白灰度图像

PNet在训练阶段的输入尺寸为12*12,RNet的输入尺寸为24*24,ONet的输入尺寸为48*48.PNet网络参数最小，ceffemodel仅有28.2KB,所以速度最快.RNet的网络参数次之，caffemodel

开发环境VS2013+OpenCV3.4.1+Qt5.8.0+Caffe实验准备lenet_iter_5000.caffemodel//Caffe使用LeNet网络结构迭代训练5000次的modellenet_iter

环境模型：训练出的caffemodel模型标签：synset_word.txtmean：train_mean.npy使用上一篇我们训练出了caffemodel模型，来给c++程序调用。

结合SSD的caffemodel和net就可以实现图片中人体的检测，其实SSD可以识别21种物体，具体的物体大家看代码里面有写直接上代码#include#include#include#include#

调用预训练好的caffemodel，将其权重赋值给自己网络中的对应层。

利用NetworkSlimmng对FSSD进行prune,在voc07上获得79.64的map,TITANX上150FPS的效果，链接：https://github.com/dlyldxwl/fssd.pytorch觉得都有用的看官朋友们，给个star随便写了点注释,代码贴上来了,写的比较粗糙,很容易看懂,无需多言.#coding:utf-8#bychenyhimportcaffeimportnu

利用NetworkSlimmng对FSSD进行prune,在voc07上获得79.64的map,TITANX上150FPS的效果，链接：https://github.com/dlyldxwl/fssd.pytorch觉得都有用的看官朋友们，给个star随便写了点注释,代码贴上来了,写的比较粗糙,很容易看懂,无需多言.#coding:utf-8#bychenyhimportcaffeimportnu

用训练好的caffemodel对单个/批量图片进行分类一、单个图片进行分类这个比较简单，在*.bat文件中输入以下代码：@echooffsetBIN_DIR=D:\caffe\caffe-windows

转自：http://www.cnblogs.com/unclelin/p/6984436.htmltensorflowckpt文件转caffemodel时遇到的坑在做tensorflow模型转caffe

要根据已有caffemodel等文件进行图像分类，需要阅读classification.cpp文件，然后在此cpp文件基础上修改相应代码即可。

利用NetworkSlimmng对FSSD进行prune,在voc07上获得79.64的map,TITANX上150FPS的效果，链接：https://github.com/dlyldxwl/fssd.pytorch觉得都有用的看官朋友们，给个starcaffemodel里每一层的卷积核维度为ouput-channel×input-channel×height×weight.本篇博客是针对每一个维

利用NetworkSlimmng对FSSD进行prune,在voc07上获得79.64的map,TITANX上150FPS的效果，链接：https://github.com/dlyldxwl/fssd.pytorch觉得都有用的看官朋友们，给个starcaffemodel里每一层的卷积核维度为ouput-channel×input-channel×height×weight.本篇博客是针对每一个维