Caffe学习(九)——Blob,Layer,Net实践

最新推荐文章于 2020-04-10 15:48:17 发布

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#caffe

本文介绍了Caffe中Blob、Layer和Net的实践应用，通过Python接口展示如何在Caffe中查看和操作这些组件。例如，查看conv1层的bottom和top层，提取Weight和bias数据，并执行网络运算至loss层。Caffe通过.Net()加载网络，可以从.prototxt和.caffemodel文件获取层信息和参数，便于离线测试。Python接口实质上是C++接口的封装，通过pycaffe实现。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

前面几节讲到Blob,Layer,Net，下面直接实践看下Caffe中Blob,Layer,Net如何使用和输出。使用caffe minist中实例（输入python命令进入python的交互界面）：

>>>import caffe
>>>net = caffe.Net("examples/mnist/lenet_train_test.prototxt", "examples/mnist/lenet_iter_71.caffemodel", caffe.TEST)

查看conv1的bottom层和top层

>>>net.bottom_names['conv1']
['data']
>>>net.top_names['conv1']
['conv1']

conv1 层的权重Weight数据
net.params[‘conv1’][1].data 输出bias数据

>>>net.params['conv1'][

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