此篇文章主要是详细介绍了caffe的python接口caffemodel指标及特征抽取实例详细说明，感兴趣的小伙伴可以参考借鉴一下，希望可以有一定的帮助，祝愿大家多多的发展，尽早涨薪
文章正文
如果使用公式计算y=f(wx+b)
来描述全部计算全过程得话，那样w和b是我们必须锻炼的物品，w称之为权重值，在cnn之中能够称为池化层（filter），b是偏置项。f是激活函数，有sigmoid、relu等。x便是键入数据信息。
算法训练结束后，储存的saffemodel里边，实际上是每层的w和b值。
大家运行代码：
deploy=root+'mnist/deploy.prototxt'#deploy文件 caffe_model=root+'mnist/lenet_iter_9380.caffemodel'#训练好的caffemodel net=caffe.Net(net_file,caffe_model,caffe.TEST)#加载model和network
就把自己的指标和数据载入到一个net自变量里了，但是net是个很繁杂的object,想要显现出来看肯定是不行的。在其中：
net.params:储存每层的变量值（w和b)
net.blobs:储存每层的数据值
可以用指令：
[(k,v[0].data)for k,v in net.params.items()]
检查每层的变量值，其中k会话层名称，v[0].data便是每层的W值，而v[1].data是每层的b值。留意：并非所有的层都是有指标，唯有卷积层和池化层才会。
w1=net.params['Convolution1'][0].data b1=net.params['Convolution1'][1].data
也可以不用检查具体值，只想看一下shape,可以用指令
net.forward()
假定我们都知道在其中第一位卷积层名字叫'Convolution1',则我们能获取这一层指标：
[(k,v.data.shape)for k,v in net.blobs.items()]
键入这种编码，具体查询一下，对自己的了解network有很大的帮助。
[(k,v.data)for k,v in net.blobs.items()]
同样，除开检查指标，我们也可以查询数据，可是需要注意的是，net里边一开始是无数据的，必须运作：
来查看各层的数据。注意和上面查看参数的区别，一个是net.params,一个是net.blobs.
实际上数据刚输入的时候，我们叫图片数据，卷积之后我们就叫特征了。
如果要抽取第一个全连接层的特征，则可用命令：
fea=net.blobs['InnerProduct1'].data
只要知道某个层的名称，就可以抽取这个层的特征。
推荐大家在spyder中，运行一下上面的所有代码，深入理解模型各层。
最后，总结一个代码：
import caffe import numpy as np root='/home/xxx/'#根目录 deploy=root+'mnist/deploy.prototxt'#deploy文件 caffe_model=root+'mnist/lenet_iter_9380.caffemodel'#训练好的caffemodel net=caffe.Net(deploy,caffe_model,caffe.TEST)#加载model和network [(k,v[0].data.shape)for k,v in net.params.items()]#查看各层参数规模 w1=net.params['Convolution1'][0].data#提取参数w b1=net.params['Convolution1'][1].data#提取参数b net.forward()#运行测试 [(k,v.data.shape)for k,v in net.blobs.items()]#查看各层数据规模 fea=net.blobs['InnerProduct1'].data#提取某层数据（特征）
综上所述，代码就为大家介绍到这里了，希望可以为各位读者带来帮助。
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