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

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

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