是否有AlexNet權重可用於Tensorflow？

Question

當我從git中克隆它時，AlexNet的基準是Tensorflow存儲庫的一部分。基準測試實現了圖層，但是在我看來，AlexNet的實際權重並未在任何時候加載。

我想玩Tensorflow，但我的應用程序（caffe）正在使用預先訓練的AlexNet。

你是否認爲他們也會發布權重？

Answer 1

我不知道現有的，但有人寫了converter to import Caffe models into tensorflow，你可以找到pre-trained Alexnet models for Caffe（也見the BVLC Model-Zoo）。我不能保證它會起作用，但你可以很有可能將這兩者粘合在一起以得到你想要的。

Answer 2

沒有，基準文件只是執行，你必須訓練和評估

Answer 3

http://www.cs.toronto.edu/~guerzhoy/tf_alexnet/有訓練的權重的權重numpy的陣列上AlexNet。你可以使用TensorFlow中的那些。

Answer 4

是的，有AlexNet可供Tensorflow預訓練的權重，你可以下載它here

將它們加載到你的項目，你可以使用下面的代碼（改編自here）

# Load the weights into memory 
weights_dict = np.load('./weight-path/bvlc_alexnet.npy', encoding='bytes').item() 

# Loop over all layer names stored in the weights dict 
for op_name in weights_dict: 

    # Check if layer should be trained from scratch 
    if op_name not in self.SKIP_LAYER: 

     with tf.variable_scope(op_name, reuse=True): 

      # Assign weights/biases to their corresponding tf variable 
      for data in weights_dict[op_name]: 

       # Biases 
       if len(data.shape) == 1: 
        var = tf.get_variable('biases', trainable=False) 
        session.run(var.assign(data)) 

       # Weights 
       else: 
        var = tf.get_variable('weights', trainable=False) 
        session.run(var.assign(data))