Linux下conda安裝caffe與pb轉(zhuǎn)caffe問題怎么解決

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直接從caffe的安裝開始：

1.先新建一個(gè)python3.5環(huán)境

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

輸入 y 進(jìn)行安裝

2.激活環(huán)境

安裝完畢后，激活進(jìn)入環(huán)境

source activate caffe-py3.5

3.安裝caffe-cpu版本或caffe-gpu版本

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

4.測(cè)試安裝是否成功：

python3import caffe

 無報(bào)錯(cuò)說明安裝成功，退出python

exit()

5.安裝tensorflow：

conda install -c defaults tensorflow==1.15.0

6.安裝mmdnn

pip install mmdnn

6. 我們以tf官網(wǎng)下載的mobilenetv1模型為例，轉(zhuǎn)換前先使用netron查看pb模型輸入和輸出節(jié)點(diǎn)name，input shape：

記住name以及input shape

7.進(jìn)行pb ----> caffe轉(zhuǎn)換，命令行輸入：

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

8.轉(zhuǎn)換結(jié)果：

成功轉(zhuǎn)換為caffe模型：

感謝各位的閱讀，以上就是“Linux下conda安裝caffe與pb轉(zhuǎn)caffe問題怎么解決”的內(nèi)容了，經(jīng)過本文的學(xué)習(xí)后，相信大家對(duì)Linux下conda安裝caffe與pb轉(zhuǎn)caffe問題怎么解決這一問題有了更深刻的體會(huì)，具體使用情況還需要大家實(shí)踐驗(yàn)證。這里是億速云，小編將為大家推送更多相關(guān)知識(shí)點(diǎn)的文章，歡迎關(guān)注！