檢視caffe模型的引數

1. 訓練模型的引數

solver = caffe.sgdsolver(str(solver_path))

for name,blob in solver.net.blobs,items()          # 網路中的資料，blobs是乙個字典
print name + ": " + str(blob.data.shape)       # blob是blob的類物件
for name,param in solver.net.params.items()        # 網路中的引數,param是blobvec型別
print name + ": " + str(param[0].data.shape)   # [0]權重,[1]偏置,data:引數,diff:梯度

net = caffe.net(str(test_prototxt_dir),str(snapshot_model_dir),caffe.test)

for name in net.blobs.keys()                       # 遍歷所有的鍵
print name
print net.blobs[name].data

檢視模型各層引數（Pytorch

這個實驗用到的資料集是mnist資料集，維度是1 28 28 import torch.nn as nn class cnn nn.module def init self super cnn,self init 卷積層 self.conv1 nn.sequential in channels 1,...

Caffe學習筆記 Caffe模型

乙個完整的深度學習系統最核心的兩個方面是資料和模型。深度學習模型通常由三部分引數組成 可學習引數 learnable parameter 又稱可訓練引數 神經網路權係數 權重，其數值由模型初始化引數 誤差反向傳播過程控制，一般不可人工干預。結構引數 archetecture parameter 包括...

Caffe筆記 一 Caffe模型解釋

前言 此系列文章是作者看caffecn官方教程中譯本過程中做下的筆記，方便自己以後翻閱及有需要的人翻閱。caffe使用blobs結構來儲存，交換，處理網路中正向和反向迭代的資料 data 和導數資訊 diff blob是caffe中的標準陣列結構。layer是caffe模型和計算的基本單元。net是...