「机器学习」截取caffe模型中的某层通常情况下

通常情况下，训练好的caffe模型包含两个文件：

prototxt：网络结构描述文件，存储了整个网络的图结构；
caffemodel：权重文件，存储了模型权重的相关参数和具体信息

对于某些大型的网络，如果需要对caffe模型中一小部分结构网络做一些性能或精度分析，可以对caffe模型的结构及权重进行截取。 caffe源码提供了读取caffe模型的python接口，可以比较方便地进行相应的操作。
修改prototxt以Inception模型为例，如下图左则为使用Netron可视化的模型前3层及prototxt描述的内容，假设要截取第3层，修改后的模型如下图右则所示，修改方法为：

修改输入数据的维度为第2层的输出维度
删除第2层以及第3层后的所有层
修改第3层的bottom值为第一层的top值

文章插图
截取权重数据首先要下载caffe源码
git clone 然后使用caffe的python接口读取修改后的prototxt和原始的权重文件caffemodel ，接着重新推理，最后保存新的权重文件。
【「机器学习」截取caffe模型中的某层】

import syscaffe_root='/your/path/caffe'sys.path.insert(0, caffe_root + '/python')import caffenet = caffe.Net("Inception.prototxt", "Inception.caffemodel", caffe.TRAIN)res = net.forward()net.save('Inception_conv2d_2.caffemodel')