【caffe】根据prototxt修改caffemodel

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#caffe #prototxt #caffemodel

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本文详细介绍如何在Caffe框架中精简模型，包括删除网络结构中的特定层以及相应参数，以此减小模型文件大小。通过修改prototxt文件并调整caffemodel，实现模型轻量化。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

需求：想要在已训练或预训练的caffe模型中将网络结构prototxt删掉几层，并且将这几层的参数从caffemodel中也删除(这样可以减小caffemodel的大小)。

import caffe
import caffe_pb2
BEFORE_MODIFY_DEPLOY_NET = "yourpath/before_modify_deploy.prototxt"
AFTER_MODIFY_DEPLOY_NET = "yourpath/after_modify_deploy.prototxt"
BEFORE_MODIFY_CAFFEMODEL = "yourpath/before_modify.caffemodel"
AFTER_MODIFY_CAFFEMODEL = "yourpath/after_modify.caffemodel"

#根据prototxt修改caffemodel
net = caffe.Net(AFTER_MODIFY_DEPLOY_NET, BEFORE_MODIFY_CAFFEMODEL,caffe.TEST)
net.save(AFTER_MODIFY_CAFFEMODEL )


print("加载修改前后的caffemodel")
model = caffe_pb2.NetParameter()
f=open(BEFORE_MODIFY_CAFFEMODEL, 'rb')
model.ParseFromString(f.read())
f.close()
layers_name = [layer.name for layer in model.layers]
print("修改前",layers_name)
model2 = caffe_pb2.NetParameter()
f=open(AFTER_MODIFY_CAFFEMODEL , 'rb')
model2.ParseFromString(f.read())
f.close()
layers2_name = [layer.name for layer in model2.layer]
print("修改后",layers2_name)

caffe_pb2.py可以从caffe官网获取，只是为了方便看修改前后变化，没有也无妨。主要是要配好pycaffe。