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Python caffe.draw方法代碼示例

本文整理匯總了Python中caffe.draw方法的典型用法代碼示例。如果您正苦於以下問題:Python caffe.draw方法的具體用法?Python caffe.draw怎麽用?Python caffe.draw使用的例子?那麽, 這裏精選的方法代碼示例或許可以為您提供幫助。您也可以進一步了解該方法所在caffe的用法示例。


在下文中一共展示了caffe.draw方法的4個代碼示例,這些例子默認根據受歡迎程度排序。您可以為喜歡或者感覺有用的代碼點讚,您的評價將有助於係統推薦出更棒的Python代碼示例。

示例1: parse_args

# 需要導入模塊: import caffe [as 別名]
# 或者: from caffe import draw [as 別名]
def parse_args():
    """Parse input arguments
    """

    parser = ArgumentParser(description=__doc__,
                            formatter_class=ArgumentDefaultsHelpFormatter)

    parser.add_argument('--input_net_proto_file',
                        help='Input network prototxt file')
    parser.add_argument('--output_image_file',
                        help='Output image file')
    parser.add_argument('--rankdir',
                        help=('One of TB (top-bottom, i.e., vertical), '
                              'RL (right-left, i.e., horizontal), or another '
                              'valid dot option; see '
                              'http://www.graphviz.org/doc/info/'
                              'attrs.html#k:rankdir'),
                        default='LR')
    parser.add_argument('--phase',
                        help=('Which network phase to draw: can be TRAIN, '
                              'TEST, or ALL.  If ALL, then all layers are drawn '
                              'regardless of phase.'),
                        default="ALL")

    args = parser.parse_args()
    return args 
開發者ID:CUHKSZ-TQL,項目名稱:EverybodyDanceNow_reproduce_pytorch,代碼行數:28,代碼來源:draw_caffe_net.py

示例2: main

# 需要導入模塊: import caffe [as 別名]
# 或者: from caffe import draw [as 別名]
def main():
    args = parse_args()
    net = caffe_pb2.NetParameter()
    text_format.Merge(open(args.input_net_proto_file).read(), net)
    print('Drawing net to %s' % args.output_image_file)
    phase=None;
    if args.phase == "TRAIN":
        phase = caffe.TRAIN
    elif args.phase == "TEST":
        phase = caffe.TEST
    elif args.phase != "ALL":
        raise ValueError("Unknown phase: " + args.phase)
    caffe.draw.draw_net_to_file(net, args.output_image_file, args.rankdir,
                                phase) 
開發者ID:CUHKSZ-TQL,項目名稱:EverybodyDanceNow_reproduce_pytorch,代碼行數:16,代碼來源:draw_caffe_net.py

示例3: main

# 需要導入模塊: import caffe [as 別名]
# 或者: from caffe import draw [as 別名]
def main():
    args = parse_args()
    net = caffe_pb2.NetParameter()
    text_format.Merge(open(args.input_net_proto_file).read(), net)
    print('Drawing net to %s' % args.output_image_file)
    caffe.draw.draw_net_to_file(net, args.output_image_file, args.rankdir) 
開發者ID:XiaohangZhan,項目名稱:mix-and-match,代碼行數:8,代碼來源:draw_net.py

示例4: parse_args

# 需要導入模塊: import caffe [as 別名]
# 或者: from caffe import draw [as 別名]
def parse_args():
    """Parse input arguments
    """

    parser = ArgumentParser(description=__doc__,
                            formatter_class=ArgumentDefaultsHelpFormatter)

    parser.add_argument('input_net_proto_file',
                        help='Input network prototxt file')
    parser.add_argument('output_image_file',
                        help='Output image file')
    parser.add_argument('--rankdir',
                        help=('One of TB (top-bottom, i.e., vertical), '
                              'RL (right-left, i.e., horizontal), or another '
                              'valid dot option; see '
                              'http://www.graphviz.org/doc/info/'
                              'attrs.html#k:rankdir'),
                        default='LR')
    parser.add_argument('--phase',
                        help=('Which network phase to draw: can be TRAIN, '
                              'TEST, or ALL.  If ALL, then all layers are drawn '
                              'regardless of phase.'),
                        default="ALL")

    args = parser.parse_args()
    return args 
開發者ID:QinganZhao,項目名稱:Deep-Learning-Based-Structural-Damage-Detection,代碼行數:28,代碼來源:draw_net.py


注:本文中的caffe.draw方法示例由純淨天空整理自Github/MSDocs等開源代碼及文檔管理平台,相關代碼片段篩選自各路編程大神貢獻的開源項目,源碼版權歸原作者所有,傳播和使用請參考對應項目的License;未經允許,請勿轉載。