对于读取imagenet-vgg-verydeep-19.mat,python代码为：
matpath = r"D:\imagenet-vgg-verydeep-19.mat"
a = scipy.io.loadmat(matpath)
在python代码中a是一个dict类型,长度为3,对应layers,classes,normalization. data["layers"]可以取到matlab中layers (层参数) 对应的数据结构,data["classes"]可以取到matlab中classes（分类信息）对应的数据结构,data["normalization"]可以取到matlab中normalization（正则化参数/像素平均值）对应的数据结构。
data['layers']是一个143的ndarray.data['layers'][0]就是一个长度为43的ndarray,对应vgg19的43个各层操作的结果.具体为对应关系为:
0 对应 conv1_1 (3, 3, 3, 64)
1 对应 relu
2 对应 conv1_2 (3, 3, 64, 64)
3 对应 relu
4 对应 maxpool
5 对应 conv2_1 (3, 3, 64, 128)
6 对应 relu
7 对应 conv2_2 (3, 3, 128, 128)
8 对应 relu
9 对应 maxpool
10 对应 conv3_1 (3, 3, 128, 256)
11 对应 relu
12 对应 conv3_2 (3, 3, 256, 256)
13 对应 relu
14 对应 conv3_3 (3, 3, 256, 256)
15 对应 relu
16 对应 conv3_4 (3, 3, 256, 256)
17 对应 relu
18 对应 maxpool
19 对应 conv4_1 (3, 3, 256, 512)
20 对应 relu
21 对应 conv4_2 (3, 3, 512, 512)
22 对应 relu
23 对应 conv4_3 (3, 3, 512, 512)
24 对应 relu
25 对应 conv4_4 (3, 3, 512, 512)
26 对应 relu
27 对应 maxpool
28 对应 conv5_1 (3, 3, 512, 512)
29 对应 relu
30 对应 conv5_2 (3, 3, 512, 512)
31 对应 relu
32 对应 conv5_3 (3, 3, 512, 512)
33 对应 relu
34 对应 conv5_4 (3, 3, 512, 512)
35 对应 relu
36 对应 maxpool
37 对应 fullyconnected (7, 7, 512, 4096)
38 对应 relu
39 对应 fullyconnected (1, 1, 4096, 4096)
40 对应 relu
41 对应 fullyconnected (1, 1, 4096, 1000)
42 对应 softmax
Vgg-19的layers部分参数数据结构应该是:
import scipy.io
import numpy as np
import tensorflow as tf
import os
import scipy.misc
import matplotlib.pyplot as plt
''''
enumerate()是python的内置函数、适用于python2.x和python3.x
enumerate在字典上是枚举、列举的意思
enumerate参数为可遍历/可迭代的对象(如列表、字符串)
enumerate多用于在for循环中得到计数，利用它可以同时获得索引和值，即需要index和value值的时候可以使用enumerate
matconvnet:weights are [width,,height,in_channels,out_channels]
tensorflow: weights are [height,width,in_channels,out_channels]
则需要转换成TensorFlow支持的格式
numpy.reshape（重塑）给数组一个新的形状而不改变其数据numpy.reshape(a, newshape, order=’C’)
'''
def _conv_layer(input,weights,biases):
conv=tf.nn.conv2d(input,tf.constant(weights),strides=(1,1,1,1),padding='SAME')
return tf.nn.bias_add(conv,biases)
def _pool_layer(input):
return tf.nn.max_pool(input,ksize=(1,2,2,1),strides=(1,2,2,1),padding='SAME')
def preprocess(image,mean_pixel):
return image-mean_pixel
def unprocess(image,mean_pixel):
return image+mean_pixel
def imread(path):
return scipy.misc .imread(path).astype(np.float)
def imsave(path,img):
img=np.clip(image,0,255).astype(np.uint8)
scipy.misc.imsave(path,img)
print("function for VGG ready")
def Vnet(data_path,_input_image):
layers=(
'conv1_1', 'relu1_1', 'conv1_2', 'relu1_2', 'pool1',
'conv2_1', 'relu2_1', 'conv2_2', 'relu2_2', 'pool2',
'conv3_1', 'relu3_1', 'conv3_2', 'relu3_2', 'conv3_3', 'relu3_3', 'conv3_4', 'relu3_4', 'pool3',
'conv4_1','relu4_1', 'conv4_2', 'relu4_2', 'conv4_3', 'relu4_3', 'conv4_4', 'relu4_4', 'pool4',
'conv5_1', 'relu5_1', 'conv5_2', 'relu5_2', 'conv5_3', 'relu5_3', 'conv5_4', 'relu5_4'
)
data = scipy.io.loadmat(data_path)
mean=data['normalization'][0][0][0]
mean_pixel=np.mean(mean,axis=(0,1))#测试的输入值也要减去均值
weights=data['layers'][0]
net={}#字典结构
current=_input_image
for i,name in enumerate(layers):
print('i=',i)
kind=name[:4]
if kind=='conv':
kernels, bias = weights[i][0][0][0][0]
kernels = np.transpose(kernels, (1, 0, 2, 3))
bias = bias.reshape(-1)#变为一行
current=_conv_layer(current, kernels, bias)
elif kind=='relu':
current=tf.nn.relu(current)
elif kind=='pool':
current=_pool_layer(current)
net[name]=current#保存每一层的前向传播的结果
'''
python中assert断言是声明其布尔值必须为真的判定，如果发生异常就说明表达示为假。
可以理解assert断言语句为raise-if-not，用来测试表示式，其返回值为假，就会触发异常。
'''
assert len(net)==len(layers)
return net, mean_pixel, layers
print('Network for VGG ready')
#把每一层的结果可视化的表现出来
cwd=os.getcwd()#得到当前的工作路径
VGG_PATH=cwd+"/data/imagenet-vgg-verydeep-19.mat"
IMG_PATH=cwd+"/data/cat.jpg"
input_image=imread(IMG_PATH )
shape=(1,input_image.shape[0],input_image.shape[1],input_image.shape[2])
with tf.Session() as sess:
image = tf.placeholder('float', shape=shape)
nets, mean_pixel, all_layers = Vnet(VGG_PATH, image)
input_image_pre = np.array([preprocess(input_image, mean_pixel)])
layers = all_layers
for i,layer in enumerate (layers):
print("[%d%d]%s"%(i+1,len(layers),layer))
features=nets[layer].eval(feed_dict={image:input_image_pre})
print("Type of 'features' is", type(features ))
print("Shape of 'feature' is %s"%(features.shape,))
if 1:
plt.figure(i+1,figsize=(10,5))
plt.matshow(features[0,:,:,0],cmap=plt.cm.gray,fignum=i+1)
plt.title(" "+layer)
plt.colorbar()
plt.show()
print("finished")
'''
