Caffe2 - अवलोकन

अब, जैसा कि आपने गहन अध्ययन में कुछ अंतर्दृष्टि प्राप्त की है, आइए देखें कि कैफ क्या है।

एक सीएनएन प्रशिक्षण

आइए हम छवियों को वर्गीकृत करने के लिए एक सीएनएन प्रशिक्षण के लिए प्रक्रिया सीखें। प्रक्रिया में निम्नलिखित चरण होते हैं -

Data Preparation- इस चरण में, हम छवियों को केंद्र में रखते हैं और उन्हें आकार देते हैं ताकि प्रशिक्षण और परीक्षण के लिए सभी चित्र समान आकार के हों। यह आमतौर पर छवि डेटा पर एक छोटा पायथन स्क्रिप्ट चलाकर किया जाता है।
Model Definition- इस चरण में, हम एक सीएनएन वास्तुकला को परिभाषित करते हैं। कॉन्फ़िगरेशन में संग्रहीत है.pb (protobuf)फ़ाइल। एक विशिष्ट सीएनएन वास्तुकला नीचे चित्र में दिखाया गया है।
Solver Definition- हम सॉल्वर कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल को परिभाषित करते हैं। सॉल्वर मॉडल ऑप्टिमाइजेशन करता है।
Model Training- हम मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए अंतर्निहित कैफ उपयोगिता का उपयोग करते हैं। प्रशिक्षण में काफी समय और CPU उपयोग हो सकता है। प्रशिक्षण पूरा होने के बाद, कैफ मॉडल को एक फाइल में संग्रहीत करता है, जिसे बाद में परीक्षण डेटा और भविष्यवाणियों के लिए अंतिम तैनाती पर इस्तेमाल किया जा सकता है।

Caffe2 में नया क्या है

Caffe2 में, आपको कई पहले से तैयार किए गए पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल मिलेंगे और नए मॉडल और एल्गोरिथम के सामुदायिक योगदान का भी भरपूर लाभ उठाएंगे। आपके द्वारा बनाए गए मॉडल क्लाउड में GPU शक्ति का उपयोग करके आसानी से स्केल कर सकते हैं और इसके क्रॉस-प्लेटफॉर्म लाइब्रेरी के साथ मोबाइल पर जनता के उपयोग के लिए नीचे लाया जा सकता है।

Caffe पर Caffe2 में किए गए सुधारों को संक्षेप में प्रस्तुत किया जा सकता है -

मोबाइल की तैनाती
नया हार्डवेयर सपोर्ट
बड़े पैमाने पर वितरित प्रशिक्षण के लिए समर्थन
मात्रात्मक संगणना
फेसबुक पर तनाव का परीक्षण

Pretrained मॉडल डेमो

बर्कले विजन एंड लर्निंग सेंटर (बीवीएलसी) साइट अपने पूर्व प्रशिक्षित नेटवर्क के डेमो प्रदान करती है। छवि वर्गीकरण के लिए ऐसा ही एक नेटवर्क लिंक पर उपलब्ध है जिसमें कहा गया हैhttps://caffe2.ai/docs/learn-more#null__caffe-neural-network-for-image-classification और नीचे स्क्रीनशॉट में दर्शाया गया है।

स्क्रीनशॉट में, कुत्ते की छवि को उसकी भविष्यवाणी सटीकता के साथ वर्गीकृत और लेबल किया गया है। यह भी कहता है कि यह बस ले लिया0.068 secondsछवि वर्गीकृत करने के लिए। आप छवि URL को निर्दिष्ट करके या स्क्रीन के नीचे दिए गए विकल्पों में छवि को स्वयं अपलोड करके अपनी पसंद की छवि आज़मा सकते हैं।