tensorflow模型转化为caffe2框架方法

将TensorFlow模型转换为Caffe2模型可以按照以下步骤进行：

1. 将TensorFlow模型导出为SavedModel格式：使用TensorFlow的`tf.saved_model.save`函数将TensorFlow模型保存为SavedModel格式。

import tensorflow as tf

# 加载TensorFlow模型
model = tf.keras.applications.ResNet50(weights='imagenet')

# 保存为SavedModel格式
saved_model_path = './saved_model'
tf.saved_model.save(model, saved_model_path)

2. 使用Caffe2的tf2caffe工具进行转换：Caffe2提供了一个tf2caffe工具，可以将SavedModel转换为Caffe2模型。你需要克隆Caffe2的GitHub仓库，并根据官方文档的说明进行安装和配置。

git clone https://github.com/pytorch/pytorch.git
cd pytorch
git submodule update --init
cd caffe2
mkdir build
cd build
cmake ..
make

3. 运行tf2caffe转换脚本：在Caffe2的build目录下，使用tf2caffe转换脚本将SavedModel转换为Caffe2模型。

./build/tools/tf2caffe \
    --data-output-path caffe_model/data \
    --code-output-path caffe_model/model \
    --net-output-path caffe_model/model.prototxt \
    --init-net-output-path caffe_model/init_net.pb \
    --predict-net-output-path caffe_model/predict_net.pb \
    --input-dim 1,224,224,3 \
    --input-type float \
    --input-name input \
    --output-name output \
    --input-blob-name input_blob \
    --output-blob-name output_blob \
    --caffe-weights caffe_model/caffe_weights.caffemodel \
    --tensorflow-model-path saved_model

通过以上步骤，你就可以将TensorFlow模型转换为Caffe2模型。转换后的Caffe2模型将包含模型结构和参数，并可以在Caffe2中进行推理操作。请注意，转换过程中可能需要处理一些兼容性问题，因为TensorFlow和Caffe2具有不同的特性和支持的操作集。