caffe Python API 之中值轉換

阿新 • • 發佈：2018-11-06

#　編寫一個函式，將二進位制的均值轉換為python的均值
def convert_mean(binMean,npyMean):
    blob = caffe.proto.caffe_pb2.BlobProto()
    bin_mean = open(binMean, 'rb' ).read()
    blob.ParseFromString(bin_mean)
    arr = np.array( caffe.io.blobproto_to_array(blob) )
    npy_mean = arr[0]
    np.save(npyMean, npy_mean )

# 呼叫函式轉換均值 

binMean='examples/cifar10/mean.binaryproto'
npyMean='examples/cifar10/mean.npy'
convert_mean(binMean,npyMean)

caffe Python API 之中值轉換

#　編寫一個函式，將二進位制的均值轉換為python的均值 def convert_mean(binMean,npyMean): blob = caffe.proto.caffe_pb2.BlobProto() bin_mean = open(binMean, 'rb' ).read()

caffe Python API 之卷積層（Convolution）

pen project tsp otto weight value stride new constant 1 import sys 2 sys.path.append(‘/projects/caffe-ssd/python‘) 3 import caffe 4

caffe Python API 之啟用函式ReLU

import sys import os sys.path.append("/projects/caffe-ssd/python") import caffe net = caffe.NetSpec() net.data, net.label = caffe.layers.Data( name

caffe Python API 之InnerProduct

net.fc3 = caffe.layers.InnerProduct(net.pool1, num_output=1024, weight_filler=di

caffe Python API 之LRN

net.mylrn = caffe.layers.LRN(net.pool1,local_size=5,alpha=1e-4,beta=0.75) 輸出： layer { name: "mylrn" type: "LRN" bottom: "pool1" top: "lrn" lr

caffe Python API 之Dropout

net.pool1 = caffe.layers.Pooling(net.myconv, pool=caffe.params.Pooling.MAX, kernel_size=2, stride=2) 輸出： layer { name: "pool1" type: "Pooling" bo

caffe Python API 之Solver定義

from caffe.proto import caffe_pb2 s = caffe_pb2.SolverParameter() path='/home/xxx/data/' solver_file=path+'solver.prototxt' #solver檔案儲存位置 s.train

caffe Python API 之Inference

#以SSD的檢測測試為例 def detetion(image_dir,weight,deploy,resolution=300): caffe.set_mode_gpu() net = caffe.Net(weight,deploy,caffe.TEST) transforme

caffe Python API 之圖片預處理

# 設定圖片的shape格式為網路data層格式 transformer = caffe.io.Transformer({'data': net.blobs['data'].data.shape}) # 改變維度的順序，由原始圖片維度(width, height, channel)變為(channel,

caffe Python API 之Model訓練

# 訓練設定 # 使用GPU caffe.set_device(gpu_id) # 若不設定,預設為0 caffe.set_mode_gpu() # 使用CPU caffe.set_mode_cpu() # 載入Solver，有兩種常用方法 # 1. 無論模型中Slover型別是什麼統一設定為SGD

caffe Python API 之視覺化

一、顯示各層 # params顯示：layer名，w，b for layer_name, param in net.params.items(): print layer_name + '\t' + str(param[0].data.shape), str(param[1].data.sha

caffe Python API整理

目錄 1、Packages匯入 2、定義layer 3、生成prototxt檔案 4、生成Solver檔案 5、Model訓練 6、訪問layer輸出值 7、net.params訪問網路引數 8、二進位制均值檔案轉python均值檔案 9、圖片預處理 10

python列表中的所有值轉換為字符串，以及列表拼接成一個字符串

bsp nbsp python class pan code blog 字符 for >>> ls1 = [‘a‘, 1, ‘b‘, 2] >>> ls2 = [str(i) for i in ls1] >>> ls2

python文本字符與字符值轉換

場景 print div chm python str -s blog () python文本字符與字符值轉換場景：將字符轉換成ascii或者unicode編碼在轉換過程中，註意使用ord和chr方法 >>> print(ord(‘a‘))

Caffe Python 介面 API

Caffe 有 Python 和 Matlab 介面，都可以用於直接呼叫底層的 Caffe 函式（C++ 實現）。而且 Python 介面可以用於編寫指令碼，生成自定義的 prototxt 檔案，即網路結構定義檔案。一些大型網路比較深，而且結構複雜，比如 Re

Caffe-Python介面常用API參考

1、io.py原始碼解讀主要是定義了一個transformer，preprocess和deprocess操作，完成caffe和python之間資料的格式轉換等，注意caffe： BGR,0-255，C*H*W，而python是RGB, 0-1,H*W*C的資料格式，所以

Jquery把獲取到的input值轉換成json

style pro ans utf-8 () jquery func 提交 tex <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1

Python 直接賦值、淺拷貝和深度拷貝解析

log epc uno amp 技術分享 example 內部 clas color 直接賦值：其實就是對象的引用（別名）。淺拷貝(copy)：拷貝父對象，不會拷貝對象的內部的子對象。深拷貝(deepcopy)： copy 模塊的 deepcopy

Python - 字典按值(value)排序

key list odi script dcl nes spl ava port 字典安值排序是一個偽命題. 字典本身是不能被排序的, 已經依照關鍵字(key)排序, 可是列表(list)和元組(tuple)能夠排序, 所以字典須要轉換列表後排序.

JSON 值轉換

key ole str code gif 正常 color stringify obj 1 var Txt = ‘{"a":"1","b":"5","c":"5","d":"6"}‘; 2 var arr1 = JSON.parse(Txt); 3

caffe Python API 之中值轉換

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