caffe使用均值文件生成.npy文件的Python代码,供后面模型测试使用

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#.npy #caffe #深度学习 #模型测试

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本文介绍了一种将Caffe的binaryproto格式的平均图像文件转换为更易于处理的npy格式的方法。通过使用Python和Caffe库，我们可以解析binaryproto文件，并将其内容转换并保存为npy格式。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

import sys,os
caffe_root ='/home/hadoop/caffe/'
sys.path.append('/home/hadoop/caffe/python')
import caffe
os.chdir(caffe_root)
import numpy as np

print "Usage: python convert_protomean.py proto.mean out.npy"

blob = caffe.proto.caffe_pb2.BlobProto()
BINARY_PROTO_FILE_NAME ='/home/hadoop/桌面/caffe_study/more_eyes/imagenet_mean.binaryproto'
BINARY_PROTO_FILE_PATH = os.path.join(os.getcwd(),BINARY_PROTO_FILE_NAME)
NPY_FILE_NAME ='/home/hadoop/桌面/caffe_study/more_eyes/mean.npy'
NPY_FILE_PATH = os.path.join(os.getcwd(),NPY_FILE_NAME)
data = open(BINARY_PROTO_FILE_PATH, 'rb' ).read()
blob.ParseFromString(data)
arr = np.array(caffe.io.blobproto_to_array(blob))
out = arr[0]
np.save(NPY_FILE_PATH,out)

Python生成npy文件