在caffe中怎样提取训练出的特征
提取特征使用caffe提供的python或者matlab接口会方便些，见下面的python例子：http://nbviewer.ipython.org/github/BVLC/caffe/blob/master/examples/00-classification.ipynb
■网友
caffe tools里面有个extract_features.bin 工具，用那个就好了。怎么用的说明在./example/feature_extraction/read.md
■网友
你先把网络训练好，得到caffemodel文件，然后利用matlab或python接口构建网络，加载caffemodel文件，再依次读取数据集里的图片，一张张的输入到net中，每输入一张执行一次前向传播，提取出全连接层的输出就行了。
这里给个大致过程：
net = http://caffe.Net(model, weights, \u0026#39;test\u0026#39;); //利用proto文件和权重文件构建一个net，test表示测试阶段
data1=。。。。。//这里是对输入caffe的图像数据的预处理，可以自行百度，总之就是将一副图像转为可以输入caffe的data1.要懒得百度可以直接到caffe/matlab/demo里classification_demo.m里看看prepare_image函数，官方写好的。
scores = net.forword（data1）//表示进行一次前向传播
然后提取全连接层的输出
out=net.blobs(\u0026#39;fc1\u0026#39;).get_data();//表示获取‘fc1’层的输出blob。这个记忆有些模糊了，请大家查查blob的api再用，应该没记错
其实也可以提取任意层的输出，只要修改\u0026#39;fc1\u0026#39;这个参数即可。
可以将提取到的特征和图像名一一对应，写入txt送入其它分类网络，比如svm。
我就是这么干的。
■网友
请问有c++的接口么，可以在程序里面直接改那种，而不是通过配置文件
■网友
如果是Linux下直接用官网给出的提速特征的代码。保存成leveldb，再用Python进行转换成其他格式。windows下，happynear的版本有个提速特征的demo，用matlab来做的。如果工程能力比较强，可以直接用C++来写一个。
■网友
【在caffe中怎样提取训练出的特征】 同问，有没有哪位大神知道如何提取全连接的特征？
■网友
请问一下，提取出来的特征，与输入的图片之间的对应关系是？
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