如何在Caffe中加载预训练的模型

在Caffe中加载预训练的模型有两种常用的方法：

使用Caffe自带的工具caffe train，使用以下命令加载预训练的模型：

./build/tools/caffe train -solver=path/to/solver.prototxt -weights=path/to/pretrained_model.caffemodel

其中，path/to/solver.prototxt是你定义的solver配置文件的路径，path/to/pretrained_model.caffemodel是预训练模型的路径。

使用Caffe的Python接口caffe.Net()加载预训练的模型，示例如下：

import caffe# 设置Caffe的配置文件和预训练模型的路径model_def = 'path/to/deploy.prototxt'model_weights = 'path/to/pretrained_model.caffemodel'# 加载预训练模型net = caffe.Net(model_def, model_weights, caffe.TEST)

其中，path/to/deploy.prototxt是你定义的网络结构文件的路径，path/to/pretrained_model.caffemodel是预训练模型的路径。加载成功后，你可以通过net.params和net.blobs来访问网络参数和中间层数据。