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本篇内容介绍了“Linux 下 conda 安装 caffe 与 pb 转 caffe 问题如何解决”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让丸趣 TV 小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

直接从 caffe 的安装开始：

1. 先新建一个 python3.5 环境

conda create -n caffe-py3.5 python=3.5 -c defaults

输入 y 进行安装

2. 激活环境

安装完毕后，激活进入环境

source activate caffe-py3.5

3. 安装 caffe-cpu 版本或 caffe-gpu 版本

conda install -c defaults caffeconda install -c defaults caffe-gpu

4. 测试安装是否成功：

python3import caffe

无报错说明安装成功，退出 python

exit()

5. 安装 tensorflow：

conda install -c defaults tensorflow==1.15.0

6. 安装 mmdnn

pip install mmdnn

6. 我们以 tf 官网下载的 mobilenetv1 模型为例，转换前先使用 netron 查看 pb 模型输入和输出节点 name，input shape：

记住 name 以及 input shape

7. 进行 pb —- caffe 转换，命令行输入：

mmconvert -sf tensorflow -iw mobilenet_v1.pb --inNodeName input --inputShape 192,192,3 --dstNodeName MobilenetV1/Predictions/Reshape_1 -df caffe -om tf_mobilenet

8. 转换结果：

成功转换为 caffe 模型：

“Linux 下 conda 安装 caffe 与 pb 转 caffe 问题如何解决”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注丸趣 TV 网站，丸趣 TV 小编将为大家输出更多高质量的实用文章！