關于Linux下conda安裝caffe與pb轉caffe問題
最近碰到了需要將tensorflow的pb模型轉為caffe的prototxt格式的問題
發(fā)現(xiàn)除了安裝mmdnn以外，還依賴caffe，配置caffe環(huán)境會遇到各種坑，因為我不需要caffe訓練模型，只是為了轉換，因此只需要裝caffe-cpu版本即可，最后經過不斷嘗試，在百度的AI Studio上安裝上了caffe，這里記錄一下caffe的安裝：
Anaconda的安裝就不贅述了，百度的AI Studio上已經有conda了，因此直接從caffe的安裝開始：
1.先新建一個python3.5環(huán)境
conda create -n caffe-py3.5 python=3.5 -c defaults
輸入 y 進行安裝
2.激活環(huán)境
安裝完畢后，激活進入環(huán)境
source activate caffe-py3.5
3.安裝caffe-cpu版本或caffe-gpu版本
conda install -c defaults caffeconda install -c defaults caffe-gpu
4.測試安裝是否成功：
python3import caffe
無報錯說明安裝成功，退出python
exit()
5.安裝tensorflow：
conda install -c defaults tensorflow==1.15.0
6.安裝mmdnn
pip install mmdnn
6. 我們以tf官網(wǎng)下載的mobilenetv1模型為例，轉換前先使用netron查看pb模型輸入和輸出節(jié)點name，input shape：
記住name以及input shape
7.進行pb ----> caffe轉換，命令行輸入：
mmconvert -sf tensorflow -iw mobilenet_v1.pb --inNodeName input --inputShape 192,192,3 --dstNodeName MobilenetV1/Predictions/Reshape_1 -df caffe -om tf_mobilenet
8.轉換結果：
成功轉換為caffe模型：
總結:
caffe還是在Linux下用conda安裝最簡單方便！
實測，python3.6、python3.5都可以按照上述方法安裝caffe
到此這篇關于關于Linux下conda安裝caffe與pb轉caffe問題的文章就介紹到這了,更多相關Linux下conda安裝caffe內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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