caffe to tensorflow

Question

現在、テンソルの代わりにCaffeで開発された深い学習モデルがたくさんあります。これらのモデルをテンソルフローで書き直したいのであれば、どのように起動するのですか？私はカフェ構造に精通していません。モデルアーキテクチャのみを格納しているファイルがいくつかあるようです。私の推測では、これらのアーキテクチャ設計を理解してTensorflowに移すだけでよいということです。入力/出力/トレーニングはとにかく書き直されます。これは意味があると思いますか？

Caffeの実装では、元のCaffeフレームワークをC++レベルにハックしていくつか修正する必要があります。私は、Caffeモデルの開発者がどんなシナリオでそれを深く理解する必要があるかわからないのですか？ Tensorflowでモデルを再実装したいだけの場合は、C++の変更を確認する必要がありますが、これはまったくドキュメント化されていないことがあります。

Caffe-Tensorflow変換ツールがいくつかあります。しかし、常にいくつかの制約があり、私はモデルを直接書き直すのがより簡単かもしれないと思います。

チュートリアルへのご意見、ご提案、およびリンクは高く評価されています。

Answer 1

私はすでにa similar questionと尋ねました。

は可能な答えをsynthetiseするには：あなたが（使用する本当に簡単です） etheron's kaffeのような既存のツールを使用することができますいずれか

1. 。しかし、シンプルさにはコストがかかります。デバッグは容易ではありません。

2. @ Yaroslav Bulatovは最初から答え始め、各レイヤーを一致させようとしました。これに関しては、ry's githubを参照することをお勧めします。これは、基本的に小さなヘルパー機能を持ち、caffeからTensorflowへのウェイトを適切に再形成する方法を示しています。これは、シンプルなモデルを作成するためには、レイヤーごとにレイヤーチェックをアクティブにします。