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每日运维(www.mryunwei.com)网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！
