我想使用Caffe提取图像特征。但是，处理图像需要很长时间，所以我正在寻找优化速度的方法。减少Caffe网络模型
我注意到的一件事是，我使用的网络定义有四个额外的层，我从中读取结果（并且没有反馈信号，因此它们应该安全删除）。
我试图从定义文件中删除它们，但它根本没有任何效果。我想我可能需要删除包含预先训练权重的文件的相应部分。不过，编辑它的二进制文件（protobuffer）并不那么容易。
您是否认为移除这四层可能会对网络性能产生深远影响？
如果是这样，那么我如何熟悉文件内容以便我可以编辑它，以及如何知道要删除哪些部分？
首先，我不认为去除二进制权重会有任何影响。
其次，您可以使用python界面轻松完成：请参阅this tutorial。
最后但并非最不重要，您是否尝试过运行caffe time来衡量您的网络性能？这可以帮助您识别计算的瓶颈。
PS， 您可能也会发现this thread也是相关的。
Caffemodel将数据存储为键值对。 Caffe只复制与caffemodel名称完全相同的图层（在train.prototxt中）。因此我不认为去除二进制权重是可行的。如果您想更改网络结构，只需修改train.prototxt和deploy.txt。
如果您坚持从二进制文件中移除权重，请按照此caffe example。
为了确保你删除了正确的部分，这个visualizing tool应该有所帮助。