所以我初始化了一个caffe.Net对象
network = caffe.Net('path/to/lenet.prototxt', caffe.TEST)
我希望通过参数获得每层的激活，权重，偏差，渐变 . 我目前的做法是做 step(100) 进行100次迭代，然后查看每一层：
for layer_name in network._layer_names:
if layer_name in network.params:
x = layer_name
output = np.array(network.blobs[x].data)
weight = np.array(network.params[x][0].data)
bias = np.array(network.params[x][1].data)
这应该给我激活，每层的重量和偏差 . 然后我保存它们 . 虽然不知道渐变 .
这种权重/偏见/激活的方法是正确的吗？