如何加载caffemodel权重(与解算器一起)，以便随后使用Python进行重新训练？
换句话说，Pycaffe中的以下命令行对应的内容是什么？
build/tools/caffe train \
-solver models/finetune_flickr_style/solver.prototxt \
-weights models/bvlc_reference_caffenet/bvlc_reference_caffenet.caffemodel
浏览 0提问于2017-03-06得票数 1
回答已采纳
有没有一种相对简单的方法可以从没有咖啡的Caffe (或pyCaffe)中的许多预先训练过的模型中提取Python中的权重？例如，将.caffemodel解析为hdf5 5/numpy或任何可以被Python读取的格式？
我找到的所有答案都使用C++代码和caffe类或Pycaffe。我看过pycaffe的代码，看起来你真的需要caffe来理解二进制文件，这是唯一的解决方案吗？
浏览 6提问于2016-06-01得票数 6
回答已采纳
我用Caffe训练了神经网络。然后，我使用它来预测给定一些新输入的输出。为此，我将训练好的神经网络与指定输入的deploy.prototxt一起加载到pycaffe中：
name: "IrisNet"
input: "data"
input_dim: 1 # batch size
input_dim: 1
input_dim: 1
input_dim: 300 # number of features
input: "adbeoption"
input_dim: 1 # batch size
input_dim: 1
input_dim: 1
浏览 0提问于2015-08-05得票数 1
1回答
我试着用经过预先训练的bvlc_reference_caffenet.caffemodel从图像中识别物体。对于只包含一个对象的图像，我得到了很好的结果。对于具有多个对象的图像，我从预测中删除了argmax()项，该项给出了类标签的最大概率。
尽管如此，对于我得到的标签来说，准确性还是很低的。因此，我正在考虑在我自己的数据集上训练相同的caffemodel (包含多个对象的图像)。我该怎么做？有没有办法用不同的数据集重新训练一个经过预先训练的卡夫莫德尔？
浏览 5提问于2015-12-23得票数 0
digits 4.0 0.14.0-rc.3 /Ubuntu (aws)
训练一个5级GoogLenet模型，每个班约有800个训练样本。我试着用bvlc_imagent作为预先训练过的模型。以下是我所采取的步骤：
从下载imagenet并将其放在/home/ubuntu/model中
将此处的"train_val.prototxt“粘贴到自定义网络选项卡中，
b.“#”注释掉了“来源”和“后端”行(因为这是对它们的补充)。
在预先训练的模型文本框中，粘贴到“..caffemodel”的路径。在我的例子中："/home/ubuntu/models/
浏览 0提问于2016-10-01得票数 2
回答已采纳
我已经训练了一个快速的in模型来使用caffe来检测图像中的人脸。我现在的模型大小是530MB。我想减小我的模型的尺寸，所以我遇到了宋涵的。
我已经使用Pycaffe在我的模型中用0更新了不太重要的权重。现在模型的大小没有减小，如何从经过训练的咖啡因模型中删除那些无关紧要的连接，从而减小模型的大小？
浏览 1提问于2016-11-03得票数 3
在caffe框架中使用10k图像训练lenet模型后，我得到了包含权重和误差的模型lenet_iter_4000.caffemodel。我在caffe中做了预测测试图像分类的工作，现在我想在OpenCV中通过加载测试图像的caffemodel模型来做分类，有人能帮我看看如何结合caffe和OpenCV来预测新图像吗？
浏览 0提问于2016-04-29得票数 2
我的团队已经花了几个月的时间训练Caffe模型，但现在我们正在考虑转换到Tensorflow，我们不想花几个月的时间进行再培训。
如何将caffemodel权重文件转换为TensorFlow权重文件？
我试过，但它不适用于有多个顶层的咖啡馆模型。
浏览 1提问于2017-09-07得票数 1
1回答
我正在使用alexnet来训练我自己的数据集。caffe中的示例代码附带
bvlc_reference_caffenet.caffemodel
solver.prototxt
train_val.prototxt
deploy.prototxt
当我使用以下命令进行训练时：
./build/tools/caffe train --solver=models/bvlc_reference_caffenet/solver.prototxt
我想从bvlc_reference.caffenet.caffemodel给出的权重开始。
我的问题是
我该怎么做？
从这些重量开始是个好主意吗？这会更
浏览 1提问于2017-05-03得票数 2
回答已采纳
1回答
*.cafemodel是训练阶段后网络的输出。你认为它的大小与参数的数量成正比吗？这意味着如果我有两个网络A和B，则网络A在磁盘中产生大小为10MB的*.caffemodel，而网络B在磁盘中产生大小为20MB的*.caffemodel。如果我说网络A的可学习参数比网络B少，对吗？
浏览 0提问于2017-04-08得票数 1
1回答
我有一个在CIFAR-10上受过训练的，但是我不知道我怎么能在pycaffe做一个预测。
我从lmdb获得了一个映像，但是我不知道如何将它加载到一个网络中，并得到一个预测的类。
我的代码：
net = caffe.Net('acc81/model.prototxt',
'acc81/cifar10_full_iter_70000.caffemodel.h5',
caffe.TEST)
lmdb_env = lmdb.open('cifar10_test_lmdb/')
lmdb_t
浏览 0提问于2016-02-20得票数 2
回答已采纳
我试着修改一个卡夫模型的重量，它是一个名为“深度实验室”的咖啡豆分支的一部分。尽管有关于的教程，但是当我尝试对我的自定义caffemodel做同样的操作时，python内核总是在下面的一行中死去：
# Load the original network and extract the fully connected layers' parameters.
net = caffe.Net('../models/deeplab/train.prototxt',
'../models/deeplab/train.caffemodel&
浏览 9提问于2016-10-04得票数 1
回答已采纳
TensorFlow在哪里以及如何存储它的模型(图)？它在checkpoint文件中吗？
我知道在Caffe中，模型存储在一个.caffemodel文件中，该文件用于在模型训练后部署(测试)模型。
我刚刚在这个中训练了模型，现在我的/tmp/mnist_convnet_model目录中有以下文件：
哪些文件包含实际模型？
例如，如果我想使用这个经过训练的模型对单个图像进行分类，那么使用哪个文件进行分类？
浏览 12提问于2017-07-08得票数 3
回答已采纳
在Caffe框架中对LeNet模型进行2类10k图像训练后，得到了包含权重和偏倚的lenet_iter_4000.caffemodel模型。我想一次检查5k新测试图像的准确性(这不是训练时测试图像的一部分)，我为所有这些5k图像创建了lmdb文件。我知道如何使用以下方法测试这些图像。
./build/tools/caffe test --model=examples/mnist/lenet_train_test.prototxt --weights=examples/mnist/lenet_iter_4000.caffemodel
但是我不能在训练的时候获得精确，如果我们把test_inter
浏览 6提问于2016-07-02得票数 2
我正在做一个项目，使用IntelCaffe。但是当我运行python代码时：
import sys
CAFFE_ROOT = '/path/to/caffe/'
sys.path.insert(0, CAFFE_ROOT + 'python')
import caffe
caffe.set_mode_cpu()
我得到以下错误：
File "caffemodel.py", line 6, in <module>
import caffe
File "../../caffe/python/caffe/__init_
浏览 0提问于2017-08-18得票数 1
在训练网络时，每次N次迭代的快照以两种形式出现。一种是.solverstate文件，我猜想它就像它听起来的那样，存储损失函数和梯度等的状态，另一种是.caffemodel文件，我知道它存储了经过训练的参数。
.caffemodel是你需要的文件，如果你想要一个预先训练的模型，所以我想它也是你想要的文件，如果你要测试你的网络。
WWhat是.solverstate的优点吗？在中，您似乎可以从它重新启动培训，但这与使用.caffemodel有什么不同？.solverstate是否也包含与.caffemodel相同的信息？换句话说，.caffemodel只是.solverstate的一个子集吗？
浏览 4提问于2016-04-08得票数 9
回答已采纳
我想确保我的BertModel不加载预先训练的重量。我使用的是自动类(拥抱脸)，它自动加载模型。
我的问题是，在没有预先训练的权重的情况下，如何加载伯特模型？
浏览 11提问于2020-11-30得票数 0
回答已采纳
1回答
一些用户可能认为这是基于意见的问题，但如果你仔细看，我试图探索使用Caffe作为一个纯粹的测试平台，而不是目前流行的使用作为培训平台。
背景：
我已经在Nvidia TK1上使用JetPack2.0安装了所有的依赖项。
我已经成功地安装了caffe及其依赖项。
MNIST示例运行良好。
任务：
我得到了一个包含所有标准层的convnet。(不是开源模式)
网络权值和偏置值等在训练后是可用的。这次训练不是通过首席执行官完成的。(培训前网络)
权值和偏差都是MATLAB矩阵的形式。(实际上是在一个.txt文件中，但我可以轻松地编写代码，使它们成为矩阵)
我不能用
浏览 1提问于2016-04-06得票数 3
回答已采纳
我用caffe和python(pycaffe)。我正在使用预先构建的。
从本页：
每次使用该模型时，使用以下代码：
net = caffe.Classifier('deploy.prototxt','bvlc_alexnet.caffemodel',
channel_swap=(2,1,0),
raw_scale=255,
image_dims=(256, 256))
caffe告诉我文件格式是旧的，它需要升级文件。这不是应该只发生一次吗？
E03
浏览 1提问于2016-03-04得票数 3
回答已采纳
2回答
我正在使用PyCaffe实现一个神经网络灵感来自VGG 16层网络。我想使用他们的提供的预先训练过的模型。通常，这是通过匹配层名来实现的。
对于我的"fc6"层，我在train.prototxt文件中有以下定义：
layer {
name: "fc6"
type: "InnerProduct"
bottom: "pool5"
top: "fc6"
inner_product_param {
num_output: 4096
}
}
是VGG-16部署架构的prototxt文件。请注意
浏览 0提问于2016-04-07得票数 4
回答已采纳
是否可以将信息翻译到.caffemodel文件中，以便通过(例如) Matlab读取。也就是说，是否有一种方法可以使用其他的原型来编写模型，并导入使用Caffe训练的权重？
如果答案是“不，它是一个二进制文件，并且将永远保持这样”，那么是否有一些关于文件结构的文档，以便您可以以某种方式提取重要信息？
浏览 2提问于2016-02-17得票数 0
回答已采纳
我把这个网络加载到了网络net = caffe.Net('mobilenet_v2_deploy.prototxt', caffe.TEST)中。然后，为了保存该层的权重，我可以执行net.save('mymodel.caffemodel')，但是，我如何只保存，只保存特定层的权重？我知道要可视化conv1层的权重，我可以(1)做(1) net.params['conv1'][0].data，但是，这只是在命令行上输出一些文本，它不会保存一个类似caffemodel的文件。
(1)输出如下内容：(不保存文件)
array([[[[-0.10107
浏览 1提问于2019-08-15得票数 1
我有一个.prototxt文件和一个.caffemodel文件，用于在py-caffe中构建和训练的网络，使用自我开发的Python 。
稍后，我为Caffe的C++版本实现了相同的层。
问题是，是否可以只更改.prototxt文件中的层类型(从Python更改为.prototxt文件)，同时使用相同的经过训练的.caffemodel文件，以便加载和使用经过训练的网络，这次是C++层吗？
浏览 6提问于2017-05-15得票数 1
1回答
ageNet=dnn.readNet("age_net.caffemodel","age_deploy.prototxt")
maskNet = load_model("ask_detector.model")
我非常好奇caffemodel和protext的目的。
我已经冲浪了许多材料，但我不能抓住它。
请给我一个类比，以了解上述线和他们的工作。
浏览 2提问于2021-07-06得票数 0
在的“3.1截断SVD快速检测”一节中，作者提出了利用技巧来减少全连通层的大小和计算时间。
给定一个经过训练的模型(deploy.prototxt和weights.caffemodel)，我如何使用这个技巧将一个完全连接的层替换为一个截断的层？
浏览 0提问于2016-11-08得票数 7
回答已采纳
我在训练一个神经网络。在训练期间，每个迭代都有一个“损失值”。这个值通常会收敛，但有时会跳来跳去。在.caffemodel文件中最终保存了哪些权重？
如果我在迭代20000时保存它，而这恰好是一个损失上升了一点，而且不是它所看到的最低损失，会发生什么呢？这些权重和偏差是从上一次迭代中保存下来的，还是像最近5%的迭代中最低的那样更聪明？
谢谢
浏览 5提问于2020-02-20得票数 1
回答已采纳
我使用Caffe GoogleNet模型来训练我自己的数据(10k图像，2个类)。我在400000次迭代时停止了它，准确率约为80%。
如果我运行以下命令：
./build/examples/cpp_classification/classification.bin
models/bvlc_googlenet/deploy.prototxt
models/bvlc_reference_caffenet/bvlc_reference_caffenet.caffemodel
data/ilsvrc12/imagenet_mean.binaryproto
data/ilsvrc
浏览 0提问于2016-07-12得票数 0
2回答
我想尝试使用pycaffe接口来训练caffe模型。特别是，我想使用python层来输入数据。
这种训练会很慢吗?或者pycaffe只会作为实际caffe的一个接口?效果是什么？
任何试图启发新手的尝试都将受到感谢。
浏览 9提问于2017-02-02得票数 4
回答已采纳
1回答
我使用将caffe模型转换为torch。最后我要删除丢失层，并添加其他火炬层，我可以删除.prototxt文件中的层并“训练”模型以获取.caffemodel文件并导入torch吗？
模型使用lmdb类型数据，当我使用net:forward(input)对模型进行训练时，模型只使用数据层中定义的数据而不是input数据。那么如何训练使用lmdb数据的模型呢？
caffe模型有一些自定义层，所以我不能使用loadcaffe在torch中加载模型
浏览 8提问于2017-09-18得票数 0
回答已采纳
2回答
我想使用caffe提取特征，并使用SVM训练这些特征。我已经浏览过这个链接：。此链接提供了如何使用caffenet提取特征。但我想在这里使用Lenet架构。我无法更改Lenet的这行命令：
./build/tools/extract_features.bin models/bvlc_reference_caffenet/bvlc_reference_caffenet.caffemodel examples/_temp/imagenet_val.prototxt fc7 examples/_temp/features 10 leveldb
另外，在提取特征之后，如何使用SVM来训练这些特征？
浏览 2提问于2016-04-19得票数 2
1回答
我正在微控制器上使用CMSIS-NN实现一个用于基于EMG的手势识别的神经网络
例如，我的输入数据是: 0.061035156,0.095214844,0.086669922,0,0.002441406,0.002441406,0,0,0.002441406,0.013427734,0.032958984
我在Github (例如cifar10)上使用ARM提供的nn_quantizer.py文件来量化到8位。对于我的数据集，它需要Q2.5格式。
但我对微控制器的预测真的很糟糕。不过，用于训练的Caffemodel有很好的预测能力。
在把输入放到微控制器上之前，我已经对输入进行了预处理。所以我
浏览 21提问于2020-03-05得票数 0
1回答
如何定期重新训练keras模型
、、、、
假设我在初始时有4000个数据点，我使用索引0到3999的数据点训练了一个模型，然后保存了该模型。现在，5天后，我加载了保存的模型，现在我使用索引5到4004的数据来重新训练保存的模型。训练是从上次学习的权重开始，还是像在新模型中一样重新初始化权重？数据是时间序列数据。
浏览 23提问于2020-10-16得票数 0
1回答
我想实现一个简单的C++演示。它的目的是加载一个图像和预测它的类使用caffe网络。有例子/分类/分类。这个例子正好有5个参数：
deploy.prototxt network.caffemodel mean.binaryproto labels.txt img.jpg
但以训练连体为例，我只有
lenet.prototxt and lenet_iter_10000.caffemodel
我在哪里能找到mean.binaryproto labels.txt？
浏览 3提问于2016-10-01得票数 0
回答已采纳
1回答
我想用预先训练过的模型对图像进行分类。我有caffemodel和prototxt文件，但是当我将caffe中的模型加载到python时
net = caffe.Net('/home/me/data/f1.prototxt',
'/home/me/data/f1.caffemodel',
caffe.TEST)
我收到错误了
Check failed: mdb_status == 0 (2 vs. 0) No such file or directory
有一个类似的问题，，但是有一个训练模型的例子，
浏览 3提问于2017-06-07得票数 0
回答已采纳
我正在尝试将一个预训练模型的大小为3x3x3的层'con_1‘的学习权重复制到一个新的层'con_1_1’中，这样新层的大小将是6x3x3 (6个通道)。实际上，我正在尝试复制3x3x3到6x3x3的权重。如何使用pycaffe完成此操作。
layer name: 'con_1'
size: 3x3x3
new layer name: 'con_1_1'
size: 6x3x3
con_1_1 should be [con_1, con_1] % just concatenation
浏览 5提问于2016-08-10得票数 3
回答已采纳
2回答
下面是adaboost算法：
它在3.1部分提到了“在训练数据上使用权重wi”。
我不是很清楚如何使用权重。我应该对训练数据进行重采样吗？
浏览 0提问于2013-08-05得票数 13
回答已采纳
GPL要求提供所有源代码，但我不确定经过训练的神经网络模型如何与GPL交互，因为不清楚这些模型是否算为源代码。
若要讨论具体示例，请考虑以下示例：
假设您正在开发一个移动应用程序。由于应用程序包含GPL许可代码，因此移动应用程序也将在GPL下获得许可。移动应用程序还使用了预先训练过的神经网络模型。(为了简单起见，假设您使用了麻省理工学院授权的代码，在移动应用程序中没有使用它来生成神经网络模型。)
这个预先训练过的神经网络模型算得上源代码吗？如果是这样的话，该模型是否必须在GPL下获得许可？
在此重新提问：https://opensource.stackexchange.com/question
浏览 0提问于2018-06-14得票数 5
pycaffe是用openblas编译的。
我的pycaffe模型在训练时占用了超过20个CPU核心，有什么方法可以限制它吗？
浏览 21提问于2018-11-14得票数 0
我有个关于ANNs训练的问题，
所以我想问一组输入样本的训练是如何完成的？训练输入集的大小与训练的历次有什么关系，还是完全独立的？
例如，如果我的ANN有4个输入，对于2000年的训练样本，我得到一个大小为4x2000的输入矩阵。因此，对于每一次训练，是整个矩阵被加载，还是只为每一次训练加载一个样本(训练矩阵列)？
浏览 3提问于2012-10-19得票数 2
回答已采纳
我想做的是：
我对".prototxt“和".caffemodel”文件进行了加密，因此这些文件不可读，参数也不可见。在我的程序中，我解密文件并将结果存储为字符串。但是现在我需要在我的caffe网络中设置图层。
有没有一种方法可以用字符串中的参数设置caffe网络层？训练过的网络中的层也是这样吗？与下面的源代码有可比性的东西(我知道这个源代码不能工作)？
shared_ptr<Net<float> > net_;
string modelString;
string trainedString;
//Decryption stuff
net_.res
浏览 0提问于2016-05-11得票数 3
我在Python平台上训练了我的模型。训练结束后，每次随机输入，我都要面对相同的输出。我通过使用BatchNorm方法禁用model.eval()层来解决这个问题。但是，当我试图用C++加载经过训练的模型时，又出现了这个问题，而model.eval()在这个时候对我没有帮助。对于每一个随机输入，我再次面对相同的输出。
这是我的C++模型加载函数：
std::vector<torch::jit::script::Module> module_loader(std::string file_addr) {
std::vector<torch::jit::script::M
浏览 1提问于2021-10-28得票数 1
回答已采纳
我正在尝试在一个集合上训练NLP模型，保存词汇和模型，然后将其应用于单独的验证集。代码正在运行，但我如何确保它如我所期望的那样工作？
换句话说，我已经从训练集中保存了一个词汇和nmodel，然后我用保存的词汇创建了TFidfVectorizer，最后我在新的验证笔记上使用了"fit_transform“。
这是否仅适用于经过训练的词汇和模型？它不是从验证集中“学习”了什么新东西吗？
训练，然后加载词汇和模型，并应用于验证集：
train_vector = tfidf_vectorizer.fit_transform(training_notes)
pickle.dump(tfidf_v
浏览 0提问于2019-08-20得票数 1
1回答
我在用多标签数据训练caffenet。然而，在训练阶段，损失并没有减少。我现在正在检查backward()是否工作不正常。我有这个代码来检查是否有渐变。
import numpy as np
import os.path as osp
import matplotlib.pyplot as plt
from pprint import pprint
from copy import copy
% matplotlib inline
plt.rcParams['figure.figsize'] = (6, 6)
浏览 0提问于2017-11-14得票数 1
回答已采纳
1回答
我试图重塑一个卷积层的大小的一个卡夫莫德尔(这是一个后续问题的)。尽管有关于的教程，但它只展示了如何将权重参数从一个caffemodel复制到另一个相同大小的caffemodel。
相反，我需要在卷积滤波器中添加一个新的信道(全部为0)，使其大小从当前的(64x3x3x3)更改为(64x4x3x3).。
假设卷积层称为'conv1'。这就是我迄今为止尝试过的：
# Load the original network and extract the fully connected layers' parameters.
net = caffe.Net('../mo
浏览 4提问于2016-10-06得票数 3
回答已采纳
我使用以下命令对我的模型进行基准测试：
./build/tools/caffe time -model /path/to/deploy.prototxt -weights /path/to/caffemodel -gpu all
我的问题是:数据集有什么不同吗？在这种情况下，我的部署文件没有指向任何数据集。而且，即使caffemodel文件只训练了一个时期，它也不应该起作用。我相信这是因为无论模型经过多大的训练，前进传球中的乘数和加法数都将保持不变。因此，无论使用什么.caffemodel文件，基准时间都应该是相同和准确的。我的假设正确吗？
浏览 1提问于2016-05-02得票数 2
回答已采纳
我想用CT灰度图像训练一个模型，就像这样：
对于某些类别的疾病，我的训练集是有限的，例如，2,000个阳性和98,000个阴性。
我正在考虑使用迁移学习来避免过度拟合并提高我的模型的有效性，但我也意识到我应该对模型进行微调，因为我向模型提供的图像类型与我将使用的Inception模型训练的图像类型非常不同。
我的问题是，我不确定我应该保留多少层，以及多少层是可训练的。
然后，我想使用跳过连接来应用随机深度，让网络了解真正需要多少层。
因此，我正在考虑实现以下架构。
也就是说，我将在Keras (Tensorflow 2.0)附带的预训练初始模型的各层之间添加跳过连接。
我欢
浏览 1提问于2019-10-07得票数 1
我在凯拉斯有个受过训练的模特。
我正在尝试在另一个任务中使用该模型，但我不需要所有的层，而只需要前4个conv层。
我把模型保存在"keras_pretrained_model.h5“里
是否可以使用“.h5”文件中预训练模型的前4个conv层的权重来初始化新模型的前4个conv层？
是否必须先加载整个预先训练过的模型？？
预训练模型实际上占用了很大的空间，我不知道在我用权值初始化新模型之后如何删除预训练模型。据我所知，使用tf.keras.backend.clear_session()将清除与旧模型一起创建的新模型。
所以，我的问题是
是否有任何方法来初始化新的模型层中的权重，而
浏览 6提问于2020-08-19得票数 0
我喜欢加载经过训练的二进制文件并打印到文本文件。
我们可以在C++ from caffemodel normally in binary protobuf format中读取训练好的参数。
我是怎么做的，
net_.reset(new Net<float>(model_file, TEST));
NetParameter param;
ReadNetParamsFromBinaryFileOrDie(trained_file_protobuf, ¶m);
WriteProtoToTextFile(param, "model_protobuf.txt
浏览 4提问于2017-03-15得票数 0
2回答
首席执行官执行
、、
我开始使用caffe进行深度学习。我有一个经过训练的权重和一个特定的神经网络的.caffemodel文件。我正在使用python接口。
我已经看到我可以通过这样做来加载我的网络和权重：
solver=caffe.get_solver('prototxtfile.prototxt')
solver.net.copy_from('weights.caffemodel')
但我不想微调我的应用程序。我只想用那些重量。我想要执行网络，对于Imagenet数据集中的每一幅图像，我希望获得分类的结果(而不是整个批的准确性)。我怎么能这么做？
非常感谢。
浏览 1提问于2018-02-23得票数 2
回答已采纳
我有一个cnn模型： model = Sequential()
model.add(Convolution2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(n_rows,n_cols,1)))
model.add(Convolution2D(32, (3, 3), activation='relu'))
model.add(AveragePooling2D(pool_size=(1,3)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(1024, activation='rel
浏览 6提问于2020-04-10得票数 0
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
实时音视频活动推荐
腾讯云开发者
