两个不同的深度学习框架如何使用相同的模型？
how can two different deep learning frameworks use the same model?
在deep dream的例子中使用tensorflow here, the code references the inception5h model developed by google. However the original code from google here使用的是caffe，而不是tensorflow，可能是因为当时还没有tensor flow。同一个模型怎么可以被两个不同的框架使用呢？与 bvlc_googlenet.caffemodel 一起分发的 'deploy.prototxt' 列出了许多卷积层，但同一模型的张量流实现没有引用它们，而且似乎使用的层数更少。
如果我得到一个没有 'deploy.prototxt' 文件的预保留模型，我如何确定模型有多少层以及如何引用它们？
If I get a pretrained model without a 'deploy.prototxt' file, how can i determine how many layers the model has
您可以使用随 caffe 提供的 draw_net.py 脚本可视化您的模型。
在deep dream的例子中使用tensorflow here, the code references the inception5h model developed by google. However the original code from google here使用的是caffe，而不是tensorflow，可能是因为当时还没有tensor flow。同一个模型怎么可以被两个不同的框架使用呢？与 bvlc_googlenet.caffemodel 一起分发的 'deploy.prototxt' 列出了许多卷积层，但同一模型的张量流实现没有引用它们，而且似乎使用的层数更少。
如果我得到一个没有 'deploy.prototxt' 文件的预保留模型，我如何确定模型有多少层以及如何引用它们？
If I get a pretrained model without a 'deploy.prototxt' file, how can i determine how many layers the model has
您可以使用随 caffe 提供的 draw_net.py 脚本可视化您的模型。