Format of a .caffemodel file?

[Antony Zebraski]

I've read that a .caffemodel file is a binary protobuf file. If that is the case, how does one parse it?
Where's the protobuf definition for this file?
As an example, I tried to parse the "models/bvlc_reference_caffenet/deploy.prototxt" file, but
it won't parse as a proto file. How is caffe able to parse a .caffemodel file from "deploy.prototxt"?

Before I dive into the source, I figured I'd ask... :-)

[sharath s]

Were you able to parse the .caffemodel and get the weights and biases

It would really helpful if you share, if you had figured it out

[Abhimanyu Dubey]

A simple way to read weights and biases for a caffemodel given the prototxt would be to just load the network in Python and read the weights. 

You can use:

import caffe

net = caffe.Net(<prototxt-file>,<model-file>,<phase>);

and access the params from net.params

[sharath s]

Thanks a lot for sharing

[DeepMe]

I have A problem with my caffeModel binary file. A can't read properly this file with caffe library compiled in windows.

I made train processus under ubuntu and when i want to use xxxx.caffemodel in windows, ifind that the number of layers (layers_size()) is zero

There the content of binary file obtained with caffe library compiled under ubuntu:

name: "CaffeNet"

100 {

  1: "data"

  2: "Data"

  4: "data"

  4: "label"

  8 {

    1: 0

  }

  10: 0

  100 {

    2: 1

    3: 227

    4: "/home/deepworld/CAFFE_ROOT/data/imagenet/image_mean.binaryproto"

  }

  107 {

    1: "/home/deepworld/CAFFE_ROOT/examples/imagenet/image_train_lmdb"

    4: 256

    8: 1

  }

}

100 {

  1: "conv1"

  2: "Convolution"

  3: "data"

  4: "conv1"

  6 {

    3: 0x3f800000

    4: 0x3f800000

  }

  6 {

    3: 0x40000000

    4: 0x00000000

  }

  7 {

    5: "\024\234\013=\341~\010=\332\0250=F\007\034=\352Oi=\n4o=\377\277\221=#\215\200=\237A\203=\t\340e=\205n\\=!\347\347<[\377\245<i\334\305<\217\310\346<\277HM=96d=\303\325O=\177\353K=\245\200B=\006\300,=XV==\026d\017<\020\251r<y\177\276<>\321\257<\347\224\344<\274I\322<\204\227\027=C,,=\315\"\347<\204\217\n=\301\247\227<z\225\021<\254\263\374;\243]\200<KO\220<\3572\216<y\330\314<\347\017\244<3\n\265<\372\254\324;\343\363a<Y\337\321;\241}\255;\360\263\364:RXN9n\325\004<I0\303;A\315\316:m\005\311\273}\334\222\274\016\322n\274`O\230\271\0273>\2743\2776\273\305\2113;/m\321;\374\240\200\274\025\376\362\273\"e\201\274\2112\243\274\313A\004\275\325\017\240\274\353\327\252\274E\023\266\274\216\307A\274^\351<\274>\300\356\272\335\254\\\274\352\231\216\274\274\217\017\275\324z\021\275\006E\033\275\t;\022\275\026\214\341\274Bv\r\275\317\230o\274\354\010\272\274\026w\264\274\206&\224\274?\021\230\274\274\257@\275\247\351\004\275\021z>\275E`\037\275p\270\013\275\250g\006\275\331%\225\274\240\203\244\274.\226;\274j\252\231\274\253\\\'\275\036\014Q\275\321I$\275\265H<\275fYD\275\005\363\352\274\222z\353\274\333|x\274\007\352\217\274\231\233T\2743a\352\274\232\3652\275p\347K\275\324*J\275\345\314P\275\316\321b\275\333c\035\275t\214\t\275o\367\222\274\232\361\275\274Z\224\002\275\350ZA\275\017\tg\275<\250O\275\277\205S\275\315\346~\275\017iR\275\306d\t\275\253\316.\275\016\311\257<v\360m<<\014\361<\362\312\233<\324\263\274<\346a\021=S\024\n=\210d+=l\305\352<\234\242\360<\007\256\010=GA\271<\365h\250<\207O\352<1I~<U\231\313<\313\206\243<\204\373\026=\253_\333<7y\317<tZ\330<N\251\212<\246\036\247<\235\372\034<\037\246\226<3J\274<,\000\312<\212H}<{\233\314<2!\265<\t\217\225;\224\030\254<\336H*<bt\223;\306\333?<\037\217w<\360i[<\005\r\350<\262\352\255<\220\007\223<\315\352\217<\363\334\305; \247\321\270\334\3702<L\016\235;\010\0030<\0343B<\026\316\217<\360\241\213<5\335i<\332\364];d\205J<J\347\032\274\222M\346\273\210\332\302\272\327\304\034<I\000i<\342\273g<}\t\216;V\r\247\273_\247\010\274\236C\014\2748=/\274\327{\227\274\242\204f\274!!\332\273\303G\255;J2\267;\260u\225;\2361\364:s\272\014<Nm\351;>27\2746+\004\274\036\226c\274\274\234\262\273\271\220\203\274\333K\220<\0269\331<\"\325\217<q\262\376;\035\003Y<\302n\222\274\272\025k\274\013e\232\274\221\257\220\274X\272\304\274\260\214-\274u}o<\25547<^8,<\037~\037<<\025\365;\223\350,\274\257,\211;@\250\022\274\026q\261\274\327\254R\274\004\312%\274\304\314\026<\032\210\016<(\217\316;\217LO;\354w2<%8\321\273n\213T9\365\363V\274y\361[\274&&/;v\334\245;\016R\352;\353\254\315<\335K\224<\261\303\204<\272;\374:\202\377\223;(~\202;\005D\257\274\035(\272\273\355\0350\274\006x8<\203\367g\274\023Z\264\274\325\257\216\274-Q\344\274\231\335\246\274\254%\246\274\3670\262\274h\017\223\274\347\270\n\274\364\225\210\274?o\210\274\363\371\324\274\313t\333\274\241~\264\274HI\"\275\3112\001\275\240\264\306\274\240%\222\274iE\256\274\\\337\027\275\"\034\275\274\203\240G\274\\\313\267\274WM\257\274=\250\t\275\216l+\274\343\302\316\273-|\364\274\224\212\217\274d\356\256\274\211\317\024\274\202\366\336\273\262\273\030\274^\261\242\274\027\037\227\274f72\274\230J\001\274|\312\206\274xW\214\274.\266f\274\213\243\206\274Q\344-\274s\227W\274^\234I\274U4A\274\223\320\312\274\367.\026\274\224b/\274\346n\362:\324K\272\271\n0\t\274n\354|\273\205\232d;8\317\247\272\271\237\252\273\324P\203\274\260\2173\274Hj\032\274\237f\030\274\351I\201:\014G\215;\33642:lb\245\273\301v\2059\352b\357\271\346\200\215;\016Ra\272\027\335\221\274\274\023\216\274\217\262\242:U\014\305;\347\257_\273\021\363\'\273\316,\210\273^V\374;E~\303;\223+\370;\234\332\355\273%\343G\273~DT\274\362o\310;\341\242\230:cA\301\273$\233r<\246\235\004<X\031j;\311}\t\273+\357<<q\\\251\274\361\342\022\274\366\035\333:}\254Q\273\226U\016<\347\r!;\234S\366;\372U\304:\023\300\257;\242\255\336;\n\264\002\273\267\031|\274\247\273D\274&N\005\274ES,<\257>\007<\035\343\006<?\354\207<\332\257\204<\374B\243<\320\343\212<\311y\236<\224\316\214:$\361\225\273\340*B<\314\264\233<A\234\253<\227\034\257<\3426\374<\360\243\t<Z\345\226<n|\177<Nu\000=9\263\210\274\354\006\241\274\262\360\247\274\230}\265\274\207\227\231\274Xk\317\2748\262\341\274\305L\331\274o?\266\274:k\311\274#\306\r\275>\355\214\274\231\325\327\274\230q\022\275~\367\264\274\026,\316\274\255\377\231\274\226\315\304\274\260\347\357\274\006\363\343\274\3355\266\274\3023\307\274\245pY\274\221\300\223\274\346\025\304\274*\242\303\274\374[\355\274\217\004\321\274{\307\304\274u\257\356\274\255\300\000\275\343\017\026\275\346\317\320\274\342\354\333\274\361\363\255\274\330\277\347\274o(\322\274\252\021\342\274p\244\274\274\330N0\275\347\375\351\274\"\374\353\274,\256\272\274\2762\014\275[M\275\274\235]\004\275\300^\353\274pB\375\274\3171\021\275\244 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\261<\336\345t<\361\227\342<\300:\360<\351H\310<\034\007\000=h/\370<\261\022\361<\357\022&=\337\305\007=\3735\"=\334Y\034=\264\356\363<\203\331\330<fe\356<T\326\305<\025>\n=sD\274<\274\214\342<dK\355<\251\206\016=.\2156=x\364\374<\210\222\022=9\326\030=\257\307\006=\201\317\031=\347\360\004=\2706\'=\3324\"=\333\237\n=\254\372L=EsS=\275\214d=A\371K=\022\263D=\247\026E=-gT=\303|\n=U/U=F\353V=\317z3=\357\220\037=\235\270@=\212F5=q\241\'=\272\tC=\027\3574=\260#8=\365\2768=\243\214\037=Y\204?=\364\0068=\260\241\014=XG5=\332\345\021=\022f4=\350\273D=\323\354\335<\334J<=?\201/=^}H=\236BM=\026\255N=#-/=\375gC=\301\2635=b\351\r=\241<\027=L\2735=\254\211\033=\257\374;=\010\224/=\356\360A=M\2119=F\016\013\275\005\2409\275+T:\275\215\312D\275\t\3167\275ghI\275\003S;\275\355\276<\275\274\203\023\275\351\340\363\274\235\317,\275\347W>\275\374\034\031\275\032\200D\275\323ff\275a\251=\275\362\2641\275>\211T\275C\317o\2751\210M\275V\217B\275H\276\037\275}j\007\275\207\206\035\275\332()\275\260\226\373\274O\367\360\274\222<\376\274\3274\032\275\3228\006\275\245R\004\275\330\306\024\275\373\251\031\275H(\225\274\231@\212\274G^\234\274\231\n]\274\202\212r\274\t\234U\274\007%\367\273]@\254\272\231\301\330\273\245C\203\274hy\336\274\334\230\\\274\243-\023\274O\314\034;\372\253\214:\177\003\026\273F6\361\273\357\375\374\273\345F\245\273\2409\024\273G\"A;y\nn\273\274s\027;i\262I<b\t\276:\324?d;6\014\023<\014]q\272\204\005!;\330l\235:E\203\245<(\275g\273\3629\304\273\264\203\010<\207\266A;\022\202f<*\205\377;\234,@<\323G\303;\235\275r:\363:\357;\310\352\035;\346\253\357;\220\303/;\276v\347\273(>X<}<A\273\235\242M<*\030\232<\n\356\341;\303P\230:`\0161<c\242m<Y\376\343;@\014\221\273H\024\224<Y\010\031\274E3\247;\\\n<\273\327\372\036<\006\352\224;\274\244\343\273\340+s8\010\271d:\312\251C;v\247\207\274\0021\347:\305\240\262;\211;\204;R\211\266;Qr\307\271b\250s<\234_\007\273\242a);\005\235\212;\254&\343\272\372\253\212\273c\037#<\246\013o<\264\245\300;~\343U;l]\317;\t\203?<\264\345\005\273\243\354\017:\246\244G<)\312\362\273e\321i\273c\244\026=N\315\274<\266\277!=\337e\232\273\333\004@\274\352+\027\275\361V\354\274\367\253\n\275,t*\275\324\007\341\273UA\361<\347\241e<\311l\263<\"\262:=\372n\247;\356\350\034\274\204s0\275\240\374F\275\357-3\275\322\017\014\275\271\262o<S\324\333<9\rz<\2718\224<j/\206=\014*-=\337_\272\273\327\207\220\275\362\273\233\275\307\254\210\275\014\227\033\2731\230\272<\317,\260<C\354\352\272\344/f<\2018f=\355Kf=\313ex<\335\221\227\275\235\360\023\276\337/\213\275!;\316<\255\026]=(\006\325<b\342\322\272N,K<\"+}=\0024\235=\331\250\312<\233\215\220\275\247L4\276\227\213\226\275+i\016=\271\023n=I\247\252<\352h\\;\375*\252<\261Cz==x\265=I\016\314<f\351\237\275\033\365D\276\267\004x\275Hp9=\261\251\213=\376T\014=\025\031\"<\242\005\262<g\n\226=\017\277\305=\237Y\303<\233\350\220\275\311\366%\276@\311P\275[\034@=\357\017\201=\"P\251<a(\220;W\224\267<d\256\206=\372\366\230=\350\226\t<P\n\226\275\004u\023\276\244\226\212\275*\231\321<\366m-=\334\036\247<\301\013\345<:\n\220<\211\347:=V\314\224=03\313\273\036\226i\275\274\177\275\275\227\231A\275,\222\024<\320\347*=\245\r\261<P\225\315<\344\242\004=\361\257\204=\326\tT=\331\267\007\274\215\3348\275\014\304\213\275\366\327<\275)\233\237\272\307\362\314<\223\216\006=\367\205\341<\023_\262<\025\265%=\222G\355<o\275\247\274\212\200)\275xI|\275\217\277N\275\203H\327\274~\262\224<\325\242\300<\333\214\344;\255\325\020<\372Z#=M<X<\327=\277\272J\333\301\273\\\315#\274\031\007P\274\260r\242\274\215\331s;Q\312\350<OJ <\347\255\201<[\324+=\n\327\302<&\222l\2734d\345\274\010!\362\274\363\353\001\275\265f\264:\022\363\256<\272\272 =\265[+:\370\261\302:wza=z\220M=U\252j<\0274\'\275u\001M\275~3\006\275Y\204\275<\221\345\024=\314>\346<\330\n\350;\006\224\205\273R/_=8\202\210=\037\323\033=\262\2254\275%\010\366\275\265\035\016\275\206\252\033=&\3132=\311/\016=zD\311\272O\036\267:P\271G=w\034\272=\025\362\022=(\215H\275\177\223\036\276\364\t\020\275r$I=\304\345\204=\022\364\226<[e\330\274\237\334\354\272\005\255Y=\233~\260=\366\016\035=\371\256\206\275wm\'\276\246\315\022\275\337\275^=\3246\210=\366\246K<\361J\342\273e\332\352;1\267Z=\310\001\262=pG\326<\343@\223\275\321\001 \276{G0\275\"\346\222=\326\033x=\035\"\006=d\265\316\272\22

...................................

//////

I have a look on bvlc_reference_caffenet.caffemodel, the content it's more logical:

name: "CaffeNet"

layers {

  top: "data"

  top: "label"

  name: "data"

  type: DATA

  data_param {

    source: "/home/jiayq/caffe-train-leveldb"

    mean_file: "/home/jiayq/ilsvrc2012_mean.binaryproto"

    batch_size: 256

    crop_size: 227

    mirror: true

  }

}

layers {

  bottom: "data"

  top: "conv1"

  name: "conv1"

  type: CONVOLUTION

  blobs {

    num: 96

    channels: 3

    height: 11

    width: 11

    data: -0.0012135869

    data: 0.0032365269

    data: 0.0067056264

    data: 0.0013365269

    data: 0.00015098628

    data: -0.016105399

    data: -0.027094858

    data: -0.041366898

    data: -0.0404647

    data: -0.033410437

    data: -0.020661572

    data: -0.0015275782

    data: 0.0023613083

    data: 0.0127269

    data: 0.027090358

    data: 0.057741854

    data: 0.071556665

Can anyone help me please?

[DeepWorld]

the same caffemodel works fine for a classification task under ubuntu.

[Zeevik]

hey,
how do ypu get a caffemodel binary file? (as you showed in your post?
thanks

[Leon Dong]

Hi Abhimanyu

Your post is really insightful. Here is what I get following your code:

OrderedDict([('conv1/7x7_s2', <caffe._caffe.BlobVec object at 0x7f7ce9e62fa0>), 

('conv2/3x3_reduce', <caffe._caffe.BlobVec object at 0x7f7ce9b3ae50>), 

('conv2/3x3', <caffe._caffe.BlobVec object at 0x7f7ce9b5ba60>), 

('inception_3a/1x1', <caffe._caffe.BlobVec object at 0x7f7ce9b5bb40>), 

('inception_3a/3x3_reduce', <caffe._caffe.BlobVec object at 0x7f7ce9b5bad0>), 

('inception_3a/3x3', <caffe._caffe.BlobVec object at 0x7f7ce9b5bbb0>), 

('inception_3a/5x5_reduce', <caffe._caffe.BlobVec object at 0x7f7ce9b5bc20>), 

('inception_3a/5x5', <caffe._caffe.BlobVec object at 0x7f7ce9b5bc90>), 

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Do you know how to access the real numbers for these weights? They are just C++ objects right now.