本文目录一览：
- 1、caffe的python接口微调网络怎么运行
- 2、如何用caffe的python接口实现cnn
- 3、新手试运行了一个 caffe 的 Python 代码，出现这个错误是怎么回事
- 4、caffe中怎么写python层
caffe的python接口微调网络怎么运行
1.安装使用PyInstaller需要安装PyWin32。下载与Python对应的PyInstaller版本， 解压后就算安装好了 。2.生成exe文件Python程序的目录为 F:\hello.py在命令行 中进入pyinstaller所在的目录，运行python pyinstaller.py F:\hello.py 在PyInstaller-2.1目录下，生成文件夹hellohello目录下有文件exe文件在dist目录下如果将python文件复制到 pyinstaller.py 所在目录下，则运行 python pyinstaller.py hello.py
如何用caffe的python接口实现cnn
简单的说，你需要把py-faster-rcnn下的caffe-fast-rcnn迁移到Win下重新编译，主要是为了编译pycaffe，开启WITH_PYTHON_LAYER，还要在Win下把lib目录下的python代码重新编译以上两项我都用的是CPU编译这样就可以运行Tools下的Demo.py了，参数--cpu。模型文件我用linux下训练好的。
新手试运行了一个 caffe 的 Python 代码，出现这个错误是怎么回事
一、问题
在成功编译caffe的源码之后，可以在Python环境中使用caffe。
在Ubuntu环境下，打开python解释程序，输入import caffe时：出现以下错误
import caffe
Traceback (most recent call last):
File "stdin", line 1, in module
ImportError: No module named caffe
二、解决思路
基本思路是把caffe中的python导入到解释器中
三、解决方法
第一种方法：设置环境变量
在终中输入：
export PYTHONPATH=~/caffe/python #caffe的路径下面的python
则该终端起作用，关掉终端后或重新打开一终端，则失效。
放到配置文件中，可以永久有效果，命令操作如下：
A.把环境变量路径放到 ~/.bashrc文件中
sudo echo export PYTHONPATH="~/caffe/python" ~/.bashrc
B.使环境变量生效
source ~/.bashrc
第二种方法：通过代码来实现
在每个python代码中使用以下代码： (这个方法在写python代码时有用)
caffe_root = '~/caffe/python '
import sys
sys.path.insert(0, caffe_root + 'python')
import caffe
caffe中怎么写python层
这两天一直在研究faster rcnn的源码，可是依旧感觉云里雾里，故下定决心把caffe调用Python
layer的流程仔细走一遍，好明白到底是什么在调用python layer。话说 linux
调试还真是蛋疼啊，木有ide那样直接下断点，gdb又不会用，只能傻比比的不断的LOG(INFO)输出。还好最终还是明白了，我就直接顺着
faster rcnn来说，并记录在此。
faster
rcnn最核心的代码就是在lib文件中，其他的都只是各种调用文件而已。不过lib里写了很多个模块，如何让caffe知道模块在哪里，并调用呢？这是
我搞一晚上的初衷。我先大概说一下caffe正常的流程，首先从文件中读入solver并生成一个solver，然后根据solver的net路径生成一
个net，net调用layer_factory循环生成每个层，最后根据读入model或是filler来初始化参数。实际上也怪自己马虎大意，没太细
看代码，导致所用的时间比较多。从上面的流程可以知道layer_factory是循环生成每个层，我看.cpp文件也的确写了#if
WITH_PYTHON_LAYER，然后有什么什么操作，比如储存python
layer的python_param，并调用setup，不过我没看出来这里实际上已经是利用boost进行C++
Python混编了。这些操作的定义就在python_layer.hpp文件中，我当初还以为在什么pythonXXX.cpp中，找了半天也没找到。
layer_factory中python
layer的setup相关具体操作是，先根据param找到module的位置，再加载module，再根据层名加载层，然后前向计算反向计算什么的。
这些就已经算是达到目的了。不过只是知道相对路径，怎么可能加载成功呢？然后又继续找啊找，终于在faster
rcnn的tools文件中找到。_init_paths里有写一些预操作，比如将lib路径写入PYTHONPATH中，当然如果写入的话，这样就可以
直接加载了。终于搞定。
这次也算是个小问题而已，不过只有再理清了整条脉络，看代码才会更加清晰，故也算是个重要的问题吧。不过这次也算是暴露了我不认真的问题，以后还是要耐心仔细找答案才行啊。
