Linux で conda を使用して caffe をインストールし、pb を caffe に変換する問題を解決する方法

caffe のインストールから直接開始します:

1. まず新しい python3.5 環境を作成します

conda create -n caffe-py3.5 python=3.5 -c defaults

y を入力してインストールします

2. 環境のアクティブ化

インストール完了後、アクティブ化して環境に入ります

source activate caffe-py3.5

3. caffe-cpu バージョンまたは caffe-gpu バージョンをインストールします

conda install -c defaults caffeconda install -c defaults caffe-gpu

4. インストールが成功したかどうかをテストします:

python3import caffe

エラーが報告されなければ、インストールは成功し、python

exit()

を終了します。 5. tensorflow をインストールします:

conda install -c defaults tensorflow==1.15.0

6. インストール mmdnn

pip install mmdnn

6. tf 公式からダウンロードした mobilenetv1 モデルを使用します例として Web サイトを使用します。変換前の PB モデルを表示するには、netron を使用します。入力ノードと出力ノード 名前、入力形状:

##name と input Shape

7 を覚えてください。

pb ----> caffe を変換し、コマンド ライン入力:

mmconvert -sf tensorflow -iw mobilenet_v1.pb --inNodeName input --inputShape 192,192,3 --dstNodeName MobilenetV1/Predictions/Reshape_1 -df caffe -om tf_mobilenet

8. 変換結果:

caffe モデルへの変換に成功:

以上がLinux で conda を使用して caffe をインストールし、pb を caffe に変換する問題を解決する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。