使用caffe.Net創建和讀取model

我們可以使用

caffe.Net('net.prototxt', caffe.TRAIN)

來創建新的網路，也可以使用

caffe.Net('net.prototxt', 'pretrain.caffemodel', caffe.TRAIN)

來讀取已經train過的model。其中有兩點事項：

（１）最後一個參數caffe.TRAIN或是caffe.TEST指的是要讀取net.prototxt中的phase TRAIN還是phase TEST的網路，兩個網路的差別就在於那些include不同phase的layer。而若使用solver來讀取網路，他會幫我們兩個都讀取，並分別放在solver.net和solver.test_nets裡面。
（２）當我們讀進預先訓練好的網路時，若我們使用

net.blobs['layer_name'].data

查看blobs資料時，會發現全部都是0。這並不是表示我們的model檔沒有儲存成功，因為其實網路裡面儲存資料的部分除了有layer和layer間的資料，layer本身也有許多參數要儲存，而我們訓練一個網路實際上是在修正layer本身的參數(forward改變layer和layer間的資料，backward改變layer本身的參數)，因此需要儲存的資料也就是layer的參數，而不是layer和layer間的資料。若想要確認，應該要使用[1]

net.params['layer_name'][0].data

但這些參數對我們來說其實也沒什麼特別的意義，因此通常我們在讀進網路資料後，就是先forward某筆測試資料，然後再將某層blob的資料取出。

參考：

[1] http://blog.csdn.net/u011762313/article/details/49851795