#!/usr/bin/env?python
#-*-coding:utf-8-*-

import?numpy?as?np??
import?sysos??

#?設置當前的工作環境在caffe下??
caffe_root?=?‘/home/xxx/workspace/caffe-master/‘???
#?我們也把caffe/python也添加到當前環境??
sys.path.insert（0?caffe_root?+?‘python‘）??

import?caffe??
os.chdir（caffe_root）#更換工作目錄??

#GPU模式
caffe.set_device（0）??#?如果你有多個GPU，那么選擇第一個
caffe.set_mode_gpu（）

#?設置網絡結構??
net_file=caffe_root?+?‘models/bvlc_reference_caffenet/deploy.prototxt‘??
#?添加訓練之后的參數??
caffe_model=caffe_root?+?‘models/bvlc_reference_caffenet/bvlc_reference_caffenet.caffemodel‘??
#?均值文件??
mean_file=caffe_root?+?‘python/caffe/imagenet/ilsvrc_2012_mean.npy‘??

#?這里對任何一個程序都是通用的，就是處理圖片??
#?把上面添加的兩個變量都作為參數構造一個Net??
net?=?caffe.Net（net_filecaffe_modelcaffe.TEST）??

#?得到data的形狀，這里的圖片是默認matplotlib底層加載的??
transformer?=?caffe.io.Transformer（{‘data‘:?net.blobs[‘data‘].data.shape}）??
#?matplotlib加載的image是像素[0-1]圖片的數據格式[weighthighchannels]，RGB??
#?caffe加載的圖片需要的是[0-255]像素，數據格式[channelsweighthigh]BGR，那么就需要轉換??

#?channel?放到前面??
transformer.set_transpose（‘data