TensorFlow2Caffe 项目教程
1. 项目的目录结构及介绍
tensorflow2caffe/
├── README.md
├── converter.py
├── config.yaml
├── models/
│ ├── model_tf.pb
│ └── model_caffe.prototxt
├── utils/
│ ├── __init__.py
│ └── helper.py
└── tests/
├── test_converter.py
└── data/
└── test_data.npz
- README.md: 项目说明文档。
- converter.py: 项目的主转换脚本。
- config.yaml: 项目的配置文件。
- models/: 存放TensorFlow和Caffe模型的目录。
- model_tf.pb: TensorFlow模型文件。
- model_caffe.prototxt: Caffe模型配置文件。
- utils/: 工具函数和辅助脚本的目录。
- init.py: 初始化文件。
- helper.py: 辅助函数脚本。
- tests/: 测试脚本的目录。
- test_converter.py: 转换脚本的测试文件。
- data/: 测试数据目录。
- test_data.npz: 测试数据文件。
2. 项目的启动文件介绍
converter.py 是项目的启动文件,负责将TensorFlow模型转换为Caffe模型。该脚本读取配置文件 config.yaml
,加载TensorFlow模型,并将其转换为Caffe模型格式。
import yaml
from models.model_loader import load_tf_model, save_caffe_model
from utils.helper import convert_model
def main():
with open('config.yaml', 'r') as f:
config = yaml.safe_load(f)
tf_model_path = config['tf_model_path']
caffe_model_path = config['caffe_model_path']
tf_model = load_tf_model(tf_model_path)
caffe_model = convert_model(tf_model)
save_caffe_model(caffe_model, caffe_model_path)
if __name__ == "__main__":
main()
3. 项目的配置文件介绍
config.yaml 是项目的配置文件,包含模型路径和其他必要的配置参数。
tf_model_path: 'models/model_tf.pb'
caffe_model_path: 'models/model_caffe.prototxt'
- tf_model_path: TensorFlow模型的路径。
- caffe_model_path: 转换后的Caffe模型的路径。
通过修改 config.yaml
文件中的路径,可以指定不同的TensorFlow和Caffe模型文件。
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考