# 编写一个函数,将二进制的均值转换为python的均值
def convert_mean(binMean,npyMean):
blob = caffe.proto.caffe_pb2.BlobProto()
bin_mean = open(binMean, 'rb' ).read()
blob.ParseFromString(bin_mean)
arr = np.array( caffe.io.blobproto_to_array(blob) )
npy_mean = arr[0]
np.save(npyMean, npy_mean ) # 调用函数转换均值
binMean='examples/cifar10/mean.binaryproto'
npyMean='examples/cifar10/mean.npy'
convert_mean(binMean,npyMean)

caffe Python API 之中值转换的更多相关文章

  1. caffe Python API 之BatchNormal

    net.bn = caffe.layers.BatchNorm( net.conv1, batch_norm_param=dict( moving_average_fraction=0.90, #滑动 ...

  2. caffe Python API 之可视化

    一.显示各层 # params显示:layer名,w,b for layer_name, param in net.params.items(): print layer_name + '\t' + ...

  3. caffe Python API 之图片预处理

    # 设定图片的shape格式为网络data层格式 transformer = caffe.io.Transformer({'data': net.blobs['data'].data.shape}) ...

  4. caffe Python API 之Solver定义

    from caffe.proto import caffe_pb2 s = caffe_pb2.SolverParameter() path='/home/xxx/data/' solver_file ...

  5. caffe Python API 之激活函数ReLU

    import sys import os sys.path.append("/projects/caffe-ssd/python") import caffe net = caff ...

  6. caffe Python API 之卷积层(Convolution)

    1.Convolution层: 就是卷积层,是卷积神经网络(CNN)的核心层. 层类型:Convolution lr_mult: 学习率的系数,最终的学习率是这个数乘以solver.prototxt配 ...

  7. caffe Python API 之 数据输入层(Data,ImageData,HDF5Data)

    import sys sys.path.append('/projects/caffe-ssd/python') import caffe4 net = caffe.NetSpec() 一.Image ...

  8. caffe Python API 之上卷积层(Deconvolution)

    对于convolution: output = (input + 2 * p  - k)  / s + 1; 对于deconvolution: output = (input - 1) * s + k ...

  9. caffe Python API 之Inference

    #以SSD的检测测试为例 def detetion(image_dir,weight,deploy,resolution=300): caffe.set_mode_gpu() net = caffe. ...

随机推荐

  1. 【bzoj2829】信用卡凸包 凸包

    题目描述 输入 输出 样例输入 26.0 2.0 0.00.0 0.0 0.02.0 -2.0 1.5707963268 样例输出 21.66 题解 凸包 傻逼题,答案显然为:所有圆心构成的凸包周长+ ...

  2. 【bzoj3130】[Sdoi2013]费用流 二分+网络流最大流

    题目描述 Alice和Bob做游戏,给出一张有向图表示运输网络,Alice先给Bob一种最大流方案,然后Bob在所有边上分配总和等于P的非负费用.Alice希望总费用尽量小,而Bob希望总费用尽量大. ...

  3. PHP通过SMTP实现发送邮件_包括附件

    require("class.phpmailer.php"); //这个是一个smtp的php文档,网上可以下载得到 $mail = new PHPMailer(); //建立邮件 ...

  4. DP——P2300 合并神犇

    题目背景 loidc来到了NOI的赛场上,他在那里看到了好多神犇. 题目描述 神犇们现在正排成一排在刷题.每个神犇都有一个能力值p[i].loidc认为坐在附近的金牌爷能力参差不齐非常难受.于是loi ...

  5. (转)linux下压缩和归档相关命令tar,zip,gzip,bzip2

    压缩包也有两种形式,一种是tar.gz包(.tgz包也是这种),一种是tar.bz2包. tar.gz包的解压方法:tar zxvf [PackageName].tar.gz tar.bz2包的解压方 ...

  6. ORACLE 存储过程异常捕获并抛出

    for tab_name in tables loop execute immediate 'drop table '||tab_name; --此处可能会报错 end loop; 当前情况是,循环表 ...

  7. Mybatis笔记四:nested exception is org.apache.ibatis.reflection.ReflectionException: There is no getter for property named 'id' in 'class java.lang.String'

    错误异常:nested exception is org.apache.ibatis.reflection.ReflectionException: There is no getter for pr ...

  8. Splitter Control for Dialog

    原文链接地址:https://www.codeproject.com/Articles/595602/Splitter-Control-for-Dialog Introduction Yes, tha ...

  9. BZOJ3724 [HNOI2012]集合选数 【状压dp】

    题目链接 BZOJ3724 题解 构造矩阵的思路真的没想到 选\(x\)就不能选\(2x\)和\(3x\),会发现实际可以转化为矩阵相邻两项 \[\begin{matrix}1 & 3 &am ...

  10. Linux内核分析第二周学习博客——完成一个简单的时间片轮转多道程序内核代码

    Linux内核分析第二周学习博客 本周,通过实现一个简单的操作系统内核,我大致了解了操作系统运行的过程. 实验主要步骤如下: 代码分析: void my_process(void) { int i = ...