有没有一种相对简单的方法可以从 Caffe Zoo 中的众多预训练模型之一中提取 Python 中的权重没有咖啡（也不是 pyCaffe）？即解析.caffemodel转换为 hdf5/numpy 或任何 Python 可以读取的格式？
我找到的所有答案都使用带有 caffe 类或 Pycaffe 的 C++ 代码。
我查看了 pycaffe 的代码，看起来您确实需要 caffe 来理解二进制文件，这是唯一的解决方案吗？
我刚才必须解决这个问题。假设您有一个 .caffemodel （二进制原型格式），结果非常简单。
下载最新的caffe.proto https://github.com/BVLC/caffe/blob/master/src/caffe/proto/caffe.proto
编译成python库：
协议 --python_out=. caffe.proto
导入并解析
下面的示例代码
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
为我生产：
name 1st layer: conv1_1
显然你可以从你的对象中提取任何你想要的东西。作为示例，我刚刚打印了第一层的名称。
另外，您的模型可能会在图层数组（已弃用）或图层（无's'）数组中表达图层，但您明白了要点。
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