Caffe2 - Überprüfung des Zugriffs auf vorgefertigte Modelle

Bevor Sie lernen, ein vorab geschultes Modell in Ihrer Python-Anwendung zu verwenden, überprüfen Sie zunächst, ob die Modelle auf Ihrem Computer installiert sind und über den Python-Code zugänglich sind.

Wenn Sie Caffe2 installieren, werden die vorgefertigten Modelle in den Installationsordner kopiert. Auf dem Computer mit Anaconda-Installation sind diese Modelle im folgenden Ordner verfügbar.

anaconda3/lib/python3.7/site-packages/caffe2/python/models

Überprüfen Sie den Installationsordner auf Ihrem Computer auf das Vorhandensein dieser Modelle. Sie können versuchen, diese Modelle mit dem folgenden kurzen Python-Skript aus dem Installationsordner zu laden:

CAFFE_MODELS = os.path.expanduser("/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/caffe2/python/models")
INIT_NET = os.path.join(CAFFE_MODELS, 'squeezenet', 'init_net.pb')
PREDICT_NET = os.path.join(CAFFE_MODELS, 'squeezenet', 'predict_net.pb')
print(INIT_NET)
print(PREDICT_NET)

Wenn das Skript erfolgreich ausgeführt wird, wird die folgende Ausgabe angezeigt:

/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/caffe2/python/models/squeezenet/init_net.pb
/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/caffe2/python/models/squeezenet/predict_net.pb

Dies bestätigt, dass die squeezenet Das Modul ist auf Ihrem Computer installiert und für Ihren Code zugänglich.

Jetzt können Sie Ihren eigenen Python-Code für die Bildklassifizierung mit Caffe2 schreiben squeezenet vorgeübtes Modul.