Question

如何用python接口调用caffemodel

Answer 1

来表示整个运算过程的话，那么w和b就是我们需要训练的东西，w称为权值，在cnn中也可以叫做卷积核（filter），b是偏置项。f是激活函数，有sigmoid、relu等。x就是输入的数据。
数据训练完成后，保存的caffemodel里面，实际上就是各层的w和b值。
我们运行代码：
deploy=root + 'mnist/deploy.prototxt' #deploy文件
caffe_model=root + 'mnist/lenet_iter_9380.caffemodel' #训练好的 caffemodel
net = caffe.Net(net_file,caffe_model,caffe.TEST) #加载model和network

就把所有的参数和数据都加载到一个net变量里面了，但是net是一个很复杂的object, 想直接显示出来看是不行的。其中：
net.params: 保存各层的参数值（w和b)
net.blobs: 保存各层的数据值