测试单张图片时想知道图片在每层的运行时间,以及每层输入输出的值,求帮助!
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- ChatGPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ 2023-02-28 12:21关注
该回答引用ChatGPT
要提取测试图片在各层的数据,您可以在Windows上使用Caffe的Python接口,例如使用Python中的caffe.Net类来加载模型并进行推断。接下来,您可以使用caffe.Net类的前向方法来执行推断,并将每层的输出值和运行时间记录下来。
以下是一个示例代码,用于提取测试图片在每层的输入输出和运行时间:
import caffe import numpy as np import time # 设置网络结构和权重文件的路径 deploy_path = 'path/to/deploy.prototxt' weights_path = 'path/to/weights.caffemodel' # 加载模型 net = caffe.Net(deploy_path, weights_path, caffe.TEST) # 加载测试图片 image_path = 'path/to/test/image.jpg' image = caffe.io.load_image(image_path) # 对图片进行预处理 transformer = caffe.io.Transformer({'data': net.blobs['data'].data.shape}) transformer.set_mean('data', np.load('path/to/mean.npy').mean(1).mean(1)) transformer.set_transpose('data', (2,0,1)) transformer.set_raw_scale('data', 255) transformer.set_channel_swap('data', (2,1,0)) transformed_image = transformer.preprocess('data', image) # 设置输入数据 net.blobs['data'].data[...] = transformed_image # 执行前向推断,并记录每层的输出和运行时间 output = None layer_outputs = [] layer_runtimes = [] for layer_name, blob in net.blobs.items(): start_time = time.time() output = net.forward(end=layer_name) end_time = time.time() layer_runtimes.append(end_time - start_time) layer_outputs.append((layer_name, output[layer_name])) # 输出每层的输出和运行时间 for layer_name, output in layer_outputs: print(f'Layer name: {layer_name}, output shape: {output.shape}') for i, layer_runtime in enumerate(layer_runtimes): print(f'Layer {i} runtime: {layer_runtime} seconds')
在上述代码中,deploy_path和weights_path分别指定网络结构和权重文件的路径。然后,使用caffe.Net类加载模型。接下来,加载测试图片并对其进行预处理。然后,将预处理后的图片设置为网络的输入数据。对于每一层,执行前向推断并记录输出和运行时间。最后,输出每层的输出和运行时间。
请注意,上述代码仅提供了一个基本示例,您可能需要对其进行修改以适应您的具体需求。
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