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本篇内容介绍了“Linux 下 conda 安装 caffe 与 pb 转 caffe 问题如何解决”的有关知识,在实际案例的操作过程中,不少人都会遇到这样的困境,接下来就让丸趣 TV 小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧!希望大家仔细阅读,能够学有所成!
直接从 caffe 的安装开始:
1. 先新建一个 python3.5 环境
conda create -n caffe-py3.5 python=3.5 -c defaults
输入 y 进行安装
2. 激活环境
安装完毕后,激活进入环境
source activate caffe-py3.5
3. 安装 caffe-cpu 版本或 caffe-gpu 版本
conda install -c defaults caffeconda install -c defaults caffe-gpu
4. 测试安装是否成功:
python3import caffe
无报错说明安装成功,退出 python
exit()
5. 安装 tensorflow:
conda install -c defaults tensorflow==1.15.0
6. 安装 mmdnn
pip install mmdnn
6. 我们以 tf 官网下载的 mobilenetv1 模型为例,转换前先使用 netron 查看 pb 模型输入和输出节点 name,input shape:
记住 name 以及 input shape
7. 进行 pb —- caffe 转换,命令行输入:
mmconvert -sf tensorflow -iw mobilenet_v1.pb --inNodeName input --inputShape 192,192,3 --dstNodeName MobilenetV1/Predictions/Reshape_1 -df caffe -om tf_mobilenet
8. 转换结果:
成功转换为 caffe 模型:
“Linux 下 conda 安装 caffe 与 pb 转 caffe 问题如何解决”的内容就介绍到这里了,感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注丸趣 TV 网站,丸趣 TV 小编将为大家输出更多高质量的实用文章!
正文完