caffemodel转tensorflow模型

最新推荐文章于 2025-03-27 18:34:36 发布

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本文介绍如何使用开源工具将Caffe模型转换为TensorFlow模型，并针对转换过程中可能遇到的错误提供了解决方案。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

开源项目：将caffe的模型（prototxt和caffemodel）转换为tensorflow(py和npy)
https://github.com/ethereon/caffe-tensorflow

解压caffe-tensorflow到某个目录，并进入。
转换指令：

python convert.py googlenet.prototxt --caffemodel googlenet.caffemodel --code-output-path=googlenet.py --data-output-path=googlenet.npy

转换完成显示如下
这里写图片描述

遇见的问题：
1.TypeError: Descriptors should not be created directly, but only retrieved from their parent.
尝试的解决办法：
将kaffe/caffe/caffepb.py改名为caffe_pb2.py
将kaffe/caffe/resolver.py中的17 18行内容

 from . import caffepb
 self.caffepb = caffepb

改为

 from . import caffe_pb2
 self.caffepb = caffe_pb2

2.Error encountered: Unknown layer type encountered
由于caffe版本不同，解决方法：使用安装的caffe版本更新prototxt和caffemodel

更新prototxt:

/root/caffe/build/tools/upgrade_net_proto_text old.prototxt new.prototxt

更新caffemodel:

/root/caffe/build/tools/upgrade_net_proto_binary old.caffemodel new.caffemodel

3.Error encountered: Multiple top nodes are not supported
网络中的层不允许有两个输出top

解决方法：更改层中两个输出为一个输出

4.Error encountered: Cannot determine dimensions of data layer.
See comments in function shape_data for more info
数据层输入格式必须为（dim:batchsize dim:channels dim:weight dim:heigh）

layer {
  name: "data"
  type: "Input"
  top: "data"
  input_param { shape: { dim: 64 dim: 1 dim: 28 dim: 28 } }
}