关于Linux下conda安装caffe与pb转caffe的技术问题

学习NO.1

最近碰到了需要将tensorflow的pb模型转为caffe的prototxt格式的问题，参考了

keras/tensorflow1.x模型转换为caffe推理模型 - 知乎

mmdnn tensorflow 转 caffe

发现除了安装mmdnn以外，还依赖caffe，配置caffe环境会遇到各种坑，因为我不需要caffe训练模型，只是为了转换，因此只需要装caffe-cpu版本即可，最后经过不断尝试，在百度的AI Studio上安装上了caffe，这里记录一下caffe的安装：

Anaconda的安装就不赘述了，百度的AI Studio上已经有conda了，因此直接从caffe的安装开始：

1.先新建一个python3.5环境

1. conda create -n caffe-py3.5 python=3.5 -c defaults

复制代码

输入 y 进行安装

2.激活环境

安装完毕后，激活进入环境

1. source activate caffe-py3.5

复制代码

3.安装caffe-cpu版本或caffe-gpu版本

1. conda install -c defaults caffe
   
2. conda install -c defaults caffe-gpu

复制代码

4.测试安装是否成功：

1. python3
   
2. import caffe

复制代码

无报错说明安装成功，退出python

1. exit()

复制代码

5.安装tensorflow：

1. conda install -c defaults tensorflow==1.15.0

复制代码

6.安装mmdnn

1. pip install mmdnn

复制代码

6. 我们以tf官网下载的mobilenetv1模型为例，转换前先使用netron查看pb模型输入和输出节点name，input shape：

记住name以及input shape

7.进行pb ----> caffe转换，命令行输入：

1. mmconvert -sf tensorflow -iw mobilenet_v1.pb --inNodeName input --inputShape 192,192,3 --dstNodeName MobilenetV1/Predictions/Reshape_1 -df caffe -om tf_mobilenet

复制代码

8.转换结果：

成功转换为caffe模型：

总结:

caffe还是在linux下用conda安装最简单方便！

实测，python3.6、python3.5都可以按照上述方法安装caffe

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