Caffe2 - जटिल नेटवर्क को परिभाषित करना

पिछले पाठ में, आपने एक तुच्छ नेटवर्क बनाना सीखा और सीखा कि इसे कैसे निष्पादित करें और इसके आउटपुट की जांच करें। जटिल नेटवर्क बनाने की प्रक्रिया ऊपर वर्णित प्रक्रिया के समान है। Caffe2 जटिल आर्किटेक्चर बनाने के लिए ऑपरेटरों का एक विशाल सेट प्रदान करता है। ऑपरेटरों की सूची के लिए आपको Caffe2 प्रलेखन की जांच करने के लिए प्रोत्साहित किया जाता है। विभिन्न ऑपरेटरों के उद्देश्य का अध्ययन करने के बाद, आप जटिल नेटवर्क बनाने और उन्हें प्रशिक्षित करने की स्थिति में होंगे। नेटवर्क के प्रशिक्षण के लिए, Caffe2 कई प्रदान करता हैpredefined computation units- वह ऑपरेटरों है। जिस तरह की समस्या को आप हल करने का प्रयास कर रहे हैं, उसके लिए आपको अपने नेटवर्क के प्रशिक्षण के लिए उपयुक्त ऑपरेटरों का चयन करना होगा।

एक बार जब कोई नेटवर्क आपकी संतुष्टि के लिए प्रशिक्षित होता है, तो आप इसे पहले से उपयोग की गई पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल फ़ाइलों के समान मॉडल फ़ाइल में संग्रहीत कर सकते हैं। इन प्रशिक्षित मॉडलों को अन्य उपयोगकर्ताओं के लाभों के लिए Caffe2 रिपॉजिटरी में योगदान दिया जा सकता है। या आप बस अपने निजी उत्पादन उपयोग के लिए प्रशिक्षित मॉडल रख सकते हैं।

सारांश

Caffe2, जो एक गहन शिक्षण ढांचा है, जो आपको अपने डेटा की भविष्यवाणी के लिए कई प्रकार के तंत्रिका नेटवर्क के साथ प्रयोग करने की अनुमति देता है। Caffe2 साइट कई पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल प्रदान करती है। आपने किसी दिए गए चित्र में वस्तुओं को वर्गीकृत करने के लिए पूर्व-प्रशिक्षित मॉडलों में से एक का उपयोग करना सीखा। आपने अपनी पसंद के तंत्रिका नेटवर्क आर्किटेक्चर को परिभाषित करना भी सीखा। ऐसे कस्टम नेटवर्क को कैफ में कई पूर्वनिर्धारित ऑपरेटरों का उपयोग करके प्रशिक्षित किया जा सकता है। एक प्रशिक्षित मॉडल एक फ़ाइल में संग्रहीत किया जाता है जिसे उत्पादन वातावरण में ले जाया जा सकता है।