http://blog.csdn.net/u011762313/article/details/49851795
#!/usr/bin/env python
# 引入“咖啡”
import caffe
import numpy as np
# 使输出的参数完全显示
# 若没有这一句，因为参数太多，中间会以省略号“……”的形式代替
np.set_printoptions(threshold='nan')
# deploy文件
MODEL_FILE = 'caffe_deploy.prototxt'
# 预先训练好的caffe模型
PRETRAIN_FILE = 'caffe_iter_10000.caffemodel'
# 保存参数的文件
params_txt = 'params.txt'
pf = open(params_txt, 'w')
# 让caffe以测试模式读取网络参数
net = caffe.Net(MODEL_FILE, PRETRAIN_FILE, caffe.TEST)
# 遍历每一层
for param_name in net.params.keys():
# 权重参数
weight = net.params[param_name][0].data
# 偏置参数
bias = net.params[param_name][1].data
# 该层在prototxt文件中对应“top”的名称
pf.write(param_name)
pf.write('\n')
# 写权重参数
pf.write('\n' + param_name + '_weight:\n\n')
# 权重参数是多维数组，为了方便输出，转为单列数组
weight.shape = (-1, 1)
for w in weight:
pf.write('%ff, ' % w)
# 写偏置参数
pf.write('\n\n' + param_name + '_bias:\n\n')
# 偏置参数是多维数组，为了方便输出，转为单列数组
bias.shape = (-1, 1)
for b in bias:
pf.write('%ff, ' % b)
pf.write('\n\n')
pf.close()
