Python generate_caffe_prototxtの例

コード例 #1

ファイル: shufflenet_v2.py プロジェクト: zyc4me/ShuffleNet_V2_pytorch_caffe

 def convert_to_caffe(self, name):
     caffe_net = caffe.NetSpec()
     layer = L.Input(shape=dict(dim=[1, 3, args.image_hw, args.image_hw]))
     caffe_net.tops['data'] = layer
     slim.generate_caffe_prototxt(self, caffe_net, layer)
     print(caffe_net.to_proto())
     with open(name + '.prototxt', 'wb') as f:
         f.write(str(caffe_net.to_proto()).encode())
     caffe_net = caffe.Net(name + '.prototxt', caffe.TEST)
     slim.convert_pytorch_to_caffe(self, caffe_net)
     caffe_net.save(name + '.caffemodel')

コード例 #2

ファイル: shufflenet_v2.py プロジェクト: q5390498/ShuffleNet_V2_pytorch_caffe

 def convert_to_caffe(self, name):
     caffe_net = caffe.NetSpec()
     layer = L.Input(shape=dict(dim=[1, 3, args.image_hw, args.image_hw]))
     caffe_net.tops['data'] = layer
     slim.generate_caffe_prototxt(self, caffe_net, layer)
     print(caffe_net.to_proto())
     with open(name + '.prototxt', 'wb') as f:
         f.write(str(caffe_net.to_proto()).encode())
     caffe_net = caffe.Net(name + '.prototxt', caffe.TEST)
     slim.convert_pytorch_to_caffe(self, caffe_net)
     caffe_net.save(name + '.caffemodel')

コード例 #3

 def generate_caffe_prototxt(self, caffe_net, layer):
     if self.stride == 1:
         layer_x1, layer_x2 = L.Slice(layer, ntop=2, axis=1, slice_point=[self.in_channels//2])
         caffe_net[self.g_name + '/slice1'] = layer_x1
         caffe_net[self.g_name + '/slice2'] = layer_x2
         layer_x2 = slim.generate_caffe_prototxt(self.conv, caffe_net, layer_x2)
     else:
         layer_x1 = slim.generate_caffe_prototxt(self.conv0, caffe_net, layer)
         layer_x2 = slim.generate_caffe_prototxt(self.conv, caffe_net, layer)
     layer = L.Concat(layer_x1, layer_x2, axis=1)
     caffe_net[self.g_name + '/concat'] = layer
     layer = slim.generate_caffe_prototxt(self.shuffle, caffe_net, layer)
     return layer

コード例 #4

ファイル: shufflenet_v2.py プロジェクト: q5390498/ShuffleNet_V2_pytorch_caffe

 def generate_caffe_prototxt(self, caffe_net, layer):
     if self.stride == 1:
         layer_x1, layer_x2 = L.Slice(layer, ntop=2, axis=1, slice_point=[self.in_channels//2])
         caffe_net[self.g_name + '/slice1'] = layer_x1
         caffe_net[self.g_name + '/slice2'] = layer_x2
         layer_x2 = slim.generate_caffe_prototxt(self.conv, caffe_net, layer_x2)
     else:
         layer_x1 = slim.generate_caffe_prototxt(self.conv0, caffe_net, layer)
         layer_x2 = slim.generate_caffe_prototxt(self.conv, caffe_net, layer)
     layer = L.Concat(layer_x1, layer_x2, axis=1)
     caffe_net[self.g_name + '/concat'] = layer
     layer = slim.generate_caffe_prototxt(self.shuffle, caffe_net, layer)
     return layer

コード例 #5

ファイル: shufflenet_v2.py プロジェクト: zyc4me/ShuffleNet_V2_pytorch_caffe

 def generate_caffe_prototxt(self, caffe_net, layer):
     data_layer = layer
     network = slim.generate_caffe_prototxt(self.network, caffe_net,
                                            data_layer)
     return network

コード例 #6

ファイル: shufflenet_v2.py プロジェクト: q5390498/ShuffleNet_V2_pytorch_caffe

 def generate_caffe_prototxt(self, caffe_net, layer):
     data_layer = layer
     network = slim.generate_caffe_prototxt(self.network, caffe_net, data_layer)
     return network