参照：http://blog.csdn.net/u011762313/article/details/49851795

#!/usr/bin/env python

# 引入“咖啡”
import caffe

import numpy as np

# 使输出的参数完全显示
# 若没有这一句，因为参数太多，中间会以省略号“……”的形式代替
np.set_printoptions(threshold='nan')

# deploy文件
MODEL_FILE = 'caffe_deploy.prototxt'
# 预先训练好的caffe模型
PRETRAIN_FILE = 'caffe_iter_10000.caffemodel'

# 保存参数的文件
params_txt = 'params.txt'
pf = open(params_txt, 'w')

# 让caffe以测试模式读取网络参数
net = caffe.Net(MODEL_FILE, PRETRAIN_FILE, caffe.TEST)

# 遍历每一层
for param_name in net.params.keys():
    # 权重参数
    weight = net.params[param_name][0].data
    # 偏置参数
    bias = net.params[param_name][1].data

    # 该层在prototxt文件中对应“top”的名称
    pf.write(param_name)
    pf.write('\n')

    # 写权重参数
    pf.write('\n' + param_name + '_weight:\n\n')
    # 权重参数是多维数组，为了方便输出，转为单列数组
    weight.shape = (-1, 1)

    for w in weight:
        pf.write('%ff, ' % w)

    # 写偏置参数
    pf.write('\n\n' + param_name + '_bias:\n\n')
    # 偏置参数是多维数组，为了方便输出，转为单列数组
    bias.shape = (-1, 1)
    for b in bias:
        pf.write('%ff, ' % b)

    pf.write('\n\n')

pf.close

 
 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
 
 

  
  
 
 
 
 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52

遇到问题“cannot import caffe”

解决办法：

import caffe in $CAFFE/python or add the path to sys.path 可以参照http://stackoverflow.com/questions/12257747/adding-a-file-path-to-sys-path-in-python

import sys
sys.path
sys.path.append('/path/to/the/example_file.py')

就是可以将我们的.py文件放在/caffe-master/python中运行

另外考虑http://blog.csdn.net/jenyzhang/article/details/49646641

查看当前python的安装路径

以及export PYTHONPATH=/...

echo $PYTHONPATH

关于deploy.prototxt的细节http://www.itdadao.com/articles/c15a748021p0.html