我想使用Caffe提取圖像特徵。但是，處理圖像需要很長時間，所以我正在尋找優化速度的方法。減少Caffe網絡模型
我注意到的一件事是，我使用的網絡定義有四個額外的層，我從中讀取結果（並且沒有反饋信號，因此它們應該安全刪除）。
我試圖從定義文件中刪除它們，但它根本沒有任何效果。我想我可能需要刪除包含預先訓練權重的文件的相應部分。不過，編輯它的二進制文件（protobuffer）並不那麼容易。
您是否認爲移除這四層可能會對網絡性能產生深遠影響？
如果是這樣，那麼我如何熟悉文件內容以便我可以編輯它，以及如何知道要刪除哪些部分？
首先，我不認爲去除二進制權重會有任何影響。
其次，您可以使用python界面輕鬆完成：請參閱this tutorial。
最後但並非最不重要，您是否嘗試過運行caffe time來衡量您的網絡性能？這可以幫助您識別計算的瓶頸。
PS， 您可能也會發現this thread也是相關的。
Caffemodel將數據存儲爲鍵值對。 Caffe只複製與caffemodel名稱完全相同的圖層（在train.prototxt中）。因此我不認爲去除二進制權重是可行的。如果您想更改網絡結構，只需修改train.prototxt和deploy.txt。
如果您堅持從二進制文件中移除權重，請按照此caffe example。
爲了確保你刪除了正確的部分，這個visualizing tool應該有所幫助。