C#中使用MyCaffe加载train.caffemodel和prototxt,binaryproto文件来进行预测

可以使用MyCaffe框架来加载train.caffemodel和prototxt文件进行预测，同时也可以使用binaryproto文件进行数据的预处理。

首先，需要在C#中安装MyCaffe框架。可以在NuGet中搜索MyCaffe来进行安装。安装完成后，需要导入MyCaffe的命名空间：

using MyCaffe;
using MyCaffe.basecode;
using MyCaffe.common;
using MyCaffe.db.image;
using MyCaffe.param;
using MyCaffe.solvers;
using MyCaffe.util;

接下来，可以使用下面的代码来加载train.caffemodel和prototxt文件：

string strModelFile = "path/to/train.caffemodel";
string strDeployFile = "path/to/deploy.prototxt";

MyCaffeControl<float> mycaffe = new MyCaffeControl<float>(strModelFile, strDeployFile, 0, true, "GPU", 0);

其中，strModelFile是train.caffemodel文件的路径，strDeployFile是deploy.prototxt文件的路径。第三个参数0表示使用第一个GPU设备，true表示在加载模型时使用自动调整大小，"GPU"表示使用GPU计算，最后一个参数0表示使用的GPU设备编号。

如果没有GPU设备，可以将最后一个参数改成-1，表示使用CPU计算。

接下来，可以使用下面的代码来进行预测：

float[] rgData = // 待预测的数据
Blob<float> blobData = new Blob<float>(1, 1, 1, rgData.Length);
blobData.SetData(rgData);

mycaffe.SetInputBlobData(blobData);
mycaffe.Forward();

Blob<float> blobOutput = mycaffe.GetOutputBlob(0);
float[] rgOutput = blobOutput.GetData();

其中，rgData是待预测的数据，blobData是将rgData转换成的Blob<float>对象。使用SetData方法将rgData中的数据设置到blobData中。

使用SetInputBlobData方法将blobData设置到网络的输入中。使用Forward方法进行前向计算，得到网络的输出。使用GetOutputBlob方法获取网络的输出Blob<float>对象，使用GetData方法获取其中的数据rgOutput。

如果需要使用binaryproto文件进行数据的预处理，可以使用下面的代码：

string strMeanFile = "path/to/mean.binaryproto";
Blob<float> blobMean = BlobProtoToData.LoadBlobProtoFromFile(strMeanFile, false);

MyCaffeControl<float> mycaffe = new MyCaffeControl<float>(strModelFile, strDeployFile, blobMean, 0, true, "GPU", 0);

其中，strMeanFile是mean.binaryproto文件的路径，使用BlobProtoToData.LoadBlobProtoFromFile方法将mean.binaryproto文件转换成Blob<float>对象blobMean，并将其作为第三个参数传入MyCaffeControl的构造函数中。

接下来，在进行预测之前，需要对待预测的数据进行减均值的处理：

float[] rgData = // 待预测的数据
Blob<float> blobData = new Blob<float>(1, 1, 1, rgData.Length);
blobData.SetData(rgData);

Blob<float> blobDataProcessed = new Blob<float>(1, 1, 1, rgData.Length);
Transformer<float> transformer = mycaffe.CreateTransformer();
transformer.Transform(blobData, blobDataProcessed);

其中，使用MyCaffeControl的CreateTransformer方法创建Transformer<float>对象，使用Transform方法对blobData进行减均值的处理，得到blobDataProcessed对象。

最后，使用上面的代码进行预测即可。