Caffeのみをトレーニングなしで分類することは可能ですか？

Question

あなたはこれを意見ベースの質問と考えているかもしれませんが、綿密に見れば、現在のトレーニングプラットフォームとして普及しているのとは対照的に、Caffeを純粋なテストプラットフォームとして使用しようとしています。

背景：

1. 私はNvidiaのTK1上のJetpack 2.0を使用して、すべての依存関係をインストールしました。
2. 私はcaffeとその依存関係を正常にインストールしました。
3. MNISTの例は正常に動作しています。

タスク：

1. 私はすべての標準の層とconvnetを与えられています。 （オープンソースモデルではありません）
2. のトレーニング後、ネットワークの重みとバイアス値などはです。トレーニングはcaffeを介して行われていません。 （プレトレーニングされたネットワーク）
3. 重みとバイアスはすべてMATLAB行列の形式です。 （実際には.txtファイルですが、それらを行列にするためのコードを簡単に書くことができます）
4. 私はこのネットワークをCaffeでトレーニングすることはできませんし、分類には重みとバイアスの値を使用する必要があります。
5. 私は自分のデータセットを32x32ピクセルイメージの形で持っています。

問題：すべてのチュートリアルで は、詳細が展開し、ネットワークを訓練して、検証し、分類するために、生成された.protoと.caffemodelファイルを使用する方法について与えられています。このネットワークをcaffeに実装し、画像を分類するための重み/バイアスとトレーニングセットを直接使用することは可能ですか？利用可能なオプションは何ですか？私はカフェ・ヴァージンなので、親切にしてください。お手伝いありがとう！

Answer 1

唯一の問題は次のとおりです。
テキストファイルの重みからcaffe netを初期化する方法？

私は'deploy.prototxt'がネットのアーキテクチャ（レイヤータイプ、接続性、フィルターサイズなど）について記述しているとします。残っている唯一の問題は、caffe.Netの内部重みをテキストファイルとして保存された事前定義済みの値に設定する方法です。

caffe.Net内部へのアクセスは、net surgeryのチュートリアルを参照してください。これはPythonで行うことができます。

テキストファイルに応じて重みを設定できるようになると、新しい重みをバイナリcaffemodelファイルから使用することができます。net.save(...)すでに訓練された体重があればネットを訓練する必要はなく、予測を生成するために使用することもできます（「テスト」）。