Caffe2-複雑なネットワークの定義

前のレッスンでは、簡単なネットワークを作成する方法と、それを実行してその出力を調べる方法を学びました。複雑なネットワークを作成するプロセスは、上記のプロセスと同様です。Caffe2は、複雑なアーキテクチャを作成するための膨大な数の演算子を提供します。演算子のリストについては、Caffe2のドキュメントを調べることをお勧めします。さまざまなオペレーターの目的を研究した後、あなたは複雑なネットワークを作成し、それらを訓練する立場になります。ネットワークをトレーニングするために、Caffe2はいくつかを提供しますpredefined computation units-それが演算子です。解決しようとしている問題の種類に合わせてネットワークをトレーニングするための適切なオペレーターを選択する必要があります。

ネットワークが満足のいくようにトレーニングされたら、以前に使用した事前トレーニング済みのモデルファイルと同様のモデルファイルにネットワークを保存できます。これらのトレーニング済みモデルは、他のユーザーの利益のためにCaffe2リポジトリに提供される場合があります。または、トレーニング済みのモデルを自分のプライベートプロダクションで使用するために配置することもできます。

概要

ディープラーニングフレームワークであるCaffe2を使用すると、データを予測するためにいくつかの種類のニューラルネットワークを試すことができます。Caffe2サイトには、事前にトレーニングされたモデルが多数用意されています。事前にトレーニングされたモデルの1つを使用して、特定の画像内のオブジェクトを分類する方法を学びました。また、選択したニューラルネットワークアーキテクチャを定義する方法も学びました。このようなカスタムネットワークは、Caffeで事前定義された多くの演算子を使用してトレーニングできます。トレーニングされたモデルは、実稼働環境に取り込むことができるファイルに保存されます。