直接从caffe的安装开始：

1.先新建一个python3.5环境

conda create -n caffe-py3.5 python=3.5 -c defaults

输入 y 进行安装

2.激活环境

安装完毕后，激活进入环境

source activate caffe-py3.5

3.安装caffe-cpu版本或caffe-gpu版本

conda install -c defaults caffeconda install -c defaults caffe-gpu

4.测试安装是否成功：

python3import caffe

 无报错说明安装成功，退出python

exit()

5.安装tensorflow：

conda install -c defaults tensorflow==1.15.0

6.安装mmdnn

pip install mmdnn

6. 我们以tf官网下载的mobilenetv1模型为例，转换前先使用netron查看pb模型输入和输出节点name，input shape：

记住name以及input shape

7.进行pb ----> caffe转换，命令行输入：

mmconvert -sf tensorflow -iw mobilenet_v1.pb --inNodeName input --inputShape 192,192,3 --dstNodeName MobilenetV1/Predictions/Reshape_1 -df caffe -om tf_mobilenet

8.转换结果：

成功转换为caffe模型：

# linux  # 为例  # 报错  # 转换为  # 命令行  # 官网  # 前先  # 新建一个  # 完毕后  # gpu  # caffeconda 

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