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caffe生成的caffemodel文件太大的问题
书生vs雨辰
2018-04-07 09:37:02
目前在做关于caffe深度学习的东西,但是在经过训练之后出来5个caffemodel结果,每一个都是90+M,由于这个model是要用在Android平台,这么大肯定不行,所以就想问下各位大神有没有好的方法可以压缩下这个文件?
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caffe生成的caffemodel文件太大的问题
目前在做关于caffe深度学习的东西,但是在经过训练之后出来5个caffemodel结果,每一个都是90+M,由于这个model是要用在Android平台,这么大肯定不行,所以就想问下各位大神有没有好的方法可以压缩下这个文件? 不胜感激
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zxucver
2018-08-22
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你的意思是,对生产后的caffemodel处理,然后让他变小?
这显然是不行的,因为你的网络结构定义好后,训练出来的参数就是这么大。
如果你需要一个更小的caffemodel,你可以考虑下面两个思路,也是模型压缩常见的两个套路:
1.结构压缩,用更轻量级的模型,比如squeezenet;
2.参数压缩,在已有模型基础上压缩参数,比如Deep Compression。
CNN_UCMerced-LandUse_
Caffe
_finetune
# CNN_UCMerced-LandUse_
Caffe
(数据:http://vision.ucmerced.edu/datasets/landuse.html) 主要任务:基于深度学习框架完成对光学遥感图像UCMerced LandUse数据集的分类。 数据特点:共包含21类土地类型图片,每类100张,每张像素大小为256*256,数据类内距离大,类间小。 完成情况:数据量太小,训练数据出现过拟合;为了克服这个
问题
,又减小训练时间,采用
caffe
框架,在别人训练好的bvlc_reference_
caffe
nwt模型上进行fine-tune,对最后一层设置较大的学习速率,结果取得了93%的正确率;在这基础上又在fc7层上提取了每张图片的4096维特征,进行了SVM分类,取得了95%以上的分类正确率,并对结果做了可视化分析。 环境:ubuntu14.04 +
caffe
+ python(数据划分和增强在用windows10的3.5,其余都是unbuntu下用的2.7) 程序(相关路径需要修改)/步骤: multi_divide_pic.py---多进程进行数据划分(cv2没装成功,建议用cv2,方便) multi_augmentation_pic.py---多进程数据增强 make_
caffe
_lmdb.py---
生成
caffe
训练需要的数据路径
文件
,然后修改
caffe
配置
文件
bvlc_reference_
caffe
net.
caffe
model
---
caffe
模型,在上面进行finetune(http://dl.
caffe
.berkeleyvision.org/?from=message&isappinstalled=1) binaryproto2npy.py---将
caffe
生成
的均值
文件
转换成.npy格式 cnn_vision_
caffe
.py---对训练好的模型进行可视化分析 extract_features.py---获取每张图片在fc7层输出的4096维特征 svm_predict.py---使用svm对上述提取的特征进行训练预测 svm_vision.py---对svm模型进行可视化分析 tsne.py---对数据进行降维可视化
在
Caffe
-SSD 上进行迁移学习1
1.修改train.protxt 1.source为emotor_lmdb1105路径 2.label_map_file为pascal_label_map.pr
解析
caffe
生成
的
caffe
model
文件
要想了解
caffe
生成
的
caffe
model
文件
里的内容,我们就需要解析.
caffe
model
文件
(
caffe
model
里不仅存储了权重和偏置等信息,还存储了整个训练网络的结构信息,即.prototxt信息,当然solver.prototxt信息是看不见的)。 1.单独查看 要是只是想看看权重信息正不正确(有时候学习率设置的
太大
,可能会导致梯度爆炸,但是又不确定的情况下,可以查看下
caffe
m...
python读取
caffe
model
文件
转载自:http://www.cnblogs.com/zjutzz/p/6185452.html
caffe
model
是二进制的protobuf
文件
,利用protobuf的python接口可以读取它,解析出需要的内容 不少算法都是用预训练模型在自己数据上微调,即加载“
caffe
model
”作为网络初始参数取值,然后在此基础上更新。使用方式往往是:同时给定solver的prototxt
文件
,以及...
python解析
caffe
model
caffe
model
是二进制的protobuf
文件
,利用protobuf的python接口可以读取它,解析出需要的内容 不少算法都是用预训练模型在自己数据上微调,即加载“
caffe
model
”作为网络初始参数取值,然后在此基础上更新。使用方式往往是:同时给定solver的prototxt
文件
,以及
caffe
model
权值
文件
,然后从solver创建网络,并从
caffe
model
读取网络权值的初值...
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