Chainerには、caffe.CaffeFunction('bvlc_googlenet.caffemodel')のようにcaffemodelを読み込む関数が備わっています。
参考： http://qiita.com/tabe2314/items/6c0c1b769e12ab1e2614
普段TensorFlowしか使ってないので、そういう便利系のやつがTensorFlowにもないかと調べていたらありました。
ethereon/caffe-tensorflow: Caffe models in TensorFlow - GitHub
この中のconvert.pyを使えば、.prototxtや.caffemodelを、TensorFlowで使われる.pyと.npyに変換できます。
※.prototxtと.pyはモデルの構造、.caffemodelと.npyは重みデータです。
使い方
examples/mnistが変換に関する説明になっています。
NN構造データの変換（.prototxt → .py）
$ ./convert.py examples/mnist/lenet.prototxt --code-output-path=mynet.py
重みデータの変換（.caffemodel → .npy）
$ ./convert.py examples/mnist/lenet.prototxt --caffemodel examples/mnist/lenet_iter_10000.caffemodel --data-output-path=mynet.npy
