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在caffe中，如果使用的是c++接口，均值文件默认为.binaryproto格式，而如果使用的是python接口，均值文件默认的是numpy的.npy格式，在工作中有时需要将两者进行互相转换，具体方式如下:
binaryproto -> npy
import numpy as np import caffe import sys blob = caffe.proto.caffe_pb2.BlobProto() data = open( 'mean.binaryproto' , 'rb' ).read() blob.ParseFromString(data) arr = np.array( caffe.io.blobproto_to_array(blob) ) out = arr[0] np.save( 'mean.npy' , out )
npy -> binaryproto
data_mean is 1*H*W
import numpy as np
import caffe
import sys
blob = caffe.proto.caffe_pb2.BlobProto()
with open('mean.npy','rb') as f:
data_mean = numpy.load(f)
blob.channels=1
blob.height = data_mean.shape[0]
blob.width = data_mean.shape[1]
blob.data.extend(data_mean.astype(float).flat)
binaryproto_file = open('mean.binaryproto', 'wb' )
binaryproto_file.write(blob.SerializeToString())
binaryproto_file.close()
以上这篇caffe binaryproto 与 npy相互转换的实例讲解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
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这一波大模型产业落地浪潮里，不少企业其实处在 “干瞪眼“的状态。
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另一种情况是，企业想用上大模型，却又难免瞻前顾后——既要考虑场景融合，又得兼顾安全性，还要考虑打通现有系统，再加上各种部署成本和繁琐的采购流程……最后只能拂袖：罢了，再等等吧。
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稳了！魔兽国服回归的3条重磅消息！官宣时间再确认！
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