Pycaffe-caffeモデルの分類効果と実行速度を簡単にテスト

caffeのモデルを訓練した後、CPU/GPUでのモデルの画像検出速度を簡単に迅速にテストしたい場合は、同じ画像をForward 1000回ループする方法でモデル速度を表示するプログラムを使用します.

import os
import sys
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import  time
# caffe    
caffe_root = '/home/t702/caffe/'
sys.path.insert(0,caffe_root + 'python')

import caffe
# deploy     
Model_FILE = '/PATH/TO/deploy.prototxt'
#      caffemodel   
PRETRAINED = '/PATH/TO/XXXX.caffemodel'

#        
IMAGE_FILE = '/PATH/TO/11.png'


input_image = caffe.io.load_image(IMAGE_FILE)
net = caffe.Classifier(Model_FILE,PRETRAINED)
#     CPU
caffe.set_mode_cpu()
#     GPU
#caffe.set_mode_gpu()

start =  time.clock()
#              
for i in range(0,1000):
    prediction = net.predict([input_image],oversample=False)
end = time.clock()
print('predicted calss: ',prediction[0].argmax())
print(end-start)