Caffe2 - प्री-प्रशिक्षित मॉडल तक पहुंच को सत्यापित करना

अपने पायथन एप्लिकेशन में पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल का उपयोग करने से पहले, हमें पहले यह सत्यापित कर लेना चाहिए कि मॉडल आपकी मशीन पर स्थापित हैं और पायथन कोड के माध्यम से सुलभ हैं।

जब आप Caffe2 स्थापित करते हैं, तो प्री-प्रशिक्षित मॉडल स्थापना फ़ोल्डर में कॉपी किए जाते हैं। एनाकोंडा इंस्टॉलेशन वाली मशीन पर, ये मॉडल निम्नलिखित फ़ोल्डर में उपलब्ध हैं।

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

इन मॉडलों की उपस्थिति के लिए अपनी मशीन पर स्थापना फ़ोल्डर देखें। आप निम्न लघु पायथन स्क्रिप्ट के साथ स्थापना फ़ोल्डर से इन मॉडलों को लोड करने का प्रयास कर सकते हैं -

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)

जब स्क्रिप्ट सफलतापूर्वक चलती है, तो आपको निम्न आउटपुट दिखाई देंगे -

/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

यह पुष्टि करता है कि squeezenet मॉड्यूल आपकी मशीन पर स्थापित है और आपके कोड के लिए सुलभ है।

अब, आप Caffe2 का उपयोग करके छवि वर्गीकरण के लिए अपना स्वयं का पायथन कोड लिखने के लिए तैयार हैं squeezenet पूर्व प्रशिक्षित मॉड्यूल।