Caffe2 - Verifica dell'accesso ai modelli pre-addestrati

Prima di imparare a utilizzare un modello pre-addestrato nella tua applicazione Python, verifica che i modelli siano installati sulla tua macchina e siano accessibili tramite il codice Python.

Quando installi Caffe2, i modelli pre-addestrati vengono copiati nella cartella di installazione. Sulla macchina con installazione Anaconda, questi modelli sono disponibili nella seguente cartella.

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

Controlla la cartella di installazione sulla tua macchina per la presenza di questi modelli. Puoi provare a caricare questi modelli dalla cartella di installazione con il seguente breve script Python:

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)

Quando lo script viene eseguito correttamente, vedrai il seguente output:

/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

Ciò conferma che il squeezenet è installato sulla tua macchina ed è accessibile al tuo codice.

Ora sei pronto per scrivere il tuo codice Python per la classificazione delle immagini utilizzando Caffe2 squeezenet modulo pre-addestrato.