從.caffemodel中提取權重而不在Python中安裝caffe

Question

是否有一種相對簡單的方法從Caffe Zoo中的許多預訓練模型之一中提取Python中的權重而沒有CAFFE （也不是pyCaffe）？ .caffemodel .caffemodel解析為hdf5 / numpy或Python可以讀取的任何格式？

我找到的所有答案都使用帶有caffe類或Pycaffe的C ++代碼。 我看過pycaffe的代碼看起來你真的需要caffe來理解二進制是唯一的解決方案嗎？

Answer 1

我剛才必須解決這個問題。 假設你有一個.caffemodel（二進制原型格式），結果很簡單。

1. 下載最新的caffe.proto

2. 編譯成python庫：protoc --python_out =。 caffe.proto

3. 導入和解析

下面的示例代碼

import numpy as np
import sys, os
import argparse
import caffe_pb2 as cq

f = open('VGG_ILSVRC_16_layers.caffemodel', 'r')
cq2 = cq.NetParameter()
cq2.ParseFromString(f.read())
f.close()
print "name 1st layer: " + cq2.layers[0].name 

為我生產：

name 1st layer: conv1_1

顯然，你可以從你的對象中提取你想要的任何東西。 我剛剛打印了第一層的名稱作為示例。 此外，您的模型可能在圖層數組（已棄用）或圖層（無's'）數組中表示圖層，但您可以獲得要點。

Answer 2

如今，caffe可以將權重保存為兩種格式：BINARYPROTO或HDF5。 擴展名為.caffemodel二進制加權文件采用BINARYPROTO格式，擴展名.caffemodel.h5采用HDF5格式。 由於最近將HDF5格式引入了caffe，我預計您目前在“模型動物園”中遇到的大多數模型都采用更“傳統”的BINARYPROTO格式。

如果權重以HDF5格式存儲，您可以使用h5py包來選擇它們。

但是，BINARYPROTO格式基於由caffe.proto定義的谷歌協議緩沖區格式的二進制序列化。 我在協議緩沖區不是專家，但我懷疑你將有一個很艱難的時期解密二進制文件沒有明確“編譯”的caffe.proto protobuf的定義文件（這是朱古力構建的一部分）。

我認為選擇權重的最簡單方法是安裝caffe並使用其python / C ++接口。 你為什么不這樣做？

Answer 3

正如它所發生的那樣，ethereon創建了一個名為caffe-tensorflow的精彩庫來將caffe模型轉換為Tensorflow代碼，但這並非全部！ 它還允許用戶將.caffemodel文件轉換為.npy文件，而無需構建pycaffe！ 它測試是否構建了caffe，如果沒有，它會回歸純粹的google protobuf實現。

Answer 4

我不明白你為什么要在沒有caffe / pycaffe的情況下這樣做，也許你已經厭倦了在新機器上部署caffe？ 但由於caffemodel是特殊的二元數據類型的caffe，使用他人的工具不會讓生活更輕松。

如果你堅持這樣做，還有另一個框架： Julia上的Mocha ，它提供了一種將caffemodel提取到hdf5的方法。 我希望這可以幫到你。