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HDF5ファイルを使った判別器の作り方について

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kaffe-marsh

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Caffeを用いてCIFAR-100を使って学習させ、画像の判別をしたいと思っています。
訓練データとテストデータはHDF5の形式を用いて学習を行いました。次に判別器を作りたいと思うのですが、HDF5ファイルをどのようにして使えばいいのかわかりません。
SlideShare(https://www.slideshare.net/yasuyukisugai/deep-learningcaffe)に載っている以下の判別器を参考にしているのですが、

import sys
import caffe
from caffe.proto import caffe_pb2
import numpy

cifar_map = {
    0: "airplane",
    1: "automobile",
    2: "bird",
    3: "cat",
    4: "deer",
    5: "dog",
    6: "frog",
    7: "horse",
    8: "ship",
    9: "truck"
}

mean_blob = caffe_pb2.BlobProto()
with open('Caffe/examples/cifar10/mean.binaryproto') as f:
    mean_blob.ParseFromString(f.read())

mean_array = numpy.asarray(mean_blob.data, dtype=numpy.float32).reshape(
    (mean_blob.channels, mean_blob.height, mean_blob.width)
)

classifier = caffe.Classifier(
    'Caffe/examples/cifar10/cifar10_quick.prototxt',
    'Caffe/examples/cifar10/cifar10_quick_iter_4000.caffemodel',
    mean=mean_array,
    raw_scale=255)


image = caffe.io.load_image(sys.argv[1])
predictions = classifier.predict([image], oversample=False)
answer = numpy.argmax(predictions)
print(predictions)
print(str(answer) + ":" + cifar_map[answer])


.prototxtファイルと.caffemodelファイルは学習によって生成されたために存在するのですが、lmdbではなくhdf5を用いたために.binaryprotoファイルがありません。これはhdf5ファイルからどのように生成すればいいのでしょうか。それとも別の方法があるのでしょうか。

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