。权重提取是指从已经训练好的神经网络模型中提取出权重参数,以便在其他任务中重用这些参数。对于Caffenet这个经典的卷积神经网络模型,权重提取可以用于迁移学习、特征提取等应用场景。
权重提取的过程可以通过加载预训练模型文件来实现。在Caffe框架中,可以使用caffe.Net类的copy_from()
方法来加载预训练模型文件并将权重参数复制到新的网络中。具体步骤如下:
bvlc_reference_caffenet.caffemodel
。copy_from()
方法将预训练模型文件中的权重参数复制到新的网络中。在使用权重提取时,需要注意以下几点:
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