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[Linux主机系统教程] 关于Linux下conda安装caffe与pb转caffe问题

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发表于 2023-5-31 09:53:49 | 显示全部楼层 |阅读模式
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最近碰到了需要将tensorflow的pb模型转为caffeprototxt格式的问题,参考了

keras/tensorflow1.x模型转换为caffe推理模型 - 知乎

mmdnn tensorflow 转 caffe

发现除了安装mmdnn以外,还依赖caffe,配置caffe环境会遇到各种坑,因为我不需要caffe训练模型,只是为了转换,因此只需要装caffe-cpu版本即可,最后经过不断尝试,在百度的AI Studio上安装上了caffe,这里记录一下caffe的安装:

Anaconda的安装就不赘述了,百度的AI Studio上已经有conda了,因此直接从caffe的安装开始:

1.先新建一个python3.5环境

  1. conda create -n caffe-py3.5 python=3.5 -c defaults
复制代码

输入 y 进行安装

01.png

2.激活环境

安装完毕后,激活进入环境

  1. source activate caffe-py3.5
复制代码

3.安装caffe-cpu版本或caffe-gpu版本

  1. conda install -c defaults caffe
  2. conda install -c defaults caffe-gpu
复制代码

4.测试安装是否成功:

  1. python3
  2. import caffe
复制代码

02.png

无报错说明安装成功,退出python

  1. exit()
复制代码

5.安装tensorflow:

  1. conda install -c defaults tensorflow==1.15.0
复制代码

6.安装mmdnn

  1. pip install mmdnn
复制代码

03.png

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

04.png

记住name以及input shape

7.进行pb ----> caffe转换,命令行输入:

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

8.转换结果:

05.png

成功转换为caffe模型:

06.png

总结:

caffe还是在linux下用conda安装最简单方便!

实测,python3.6、python3.5都可以按照上述方法安装caffe



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