Caffe2 - Definiowanie złożonych sieci

W poprzedniej lekcji nauczyłeś się tworzyć trywialną sieć i nauczyłeś się, jak ją wykonywać i analizować wyniki. Proces tworzenia złożonych sieci jest podobny do procesu opisanego powyżej. Caffe2 zapewnia ogromny zestaw operatorów do tworzenia złożonych architektur. Zachęcamy do przejrzenia dokumentacji Caffe2 w celu znalezienia listy operatorów. Po zapoznaniu się z przeznaczeniem różnych operatorów będziesz w stanie tworzyć złożone sieci i szkolić je. Do szkolenia sieci Caffe2 udostępnia kilkapredefined computation units- to operatorzy. Będziesz musiał wybrać odpowiednich operatorów do przeszkolenia sieci pod kątem problemu, który próbujesz rozwiązać.

Gdy sieć zostanie odpowiednio przeszkolona, ​​możesz zapisać ją w pliku modelu podobnym do wstępnie wytrenowanych plików modeli, których używałeś wcześniej. Te wyszkolone modele można wnieść do repozytorium Caffe2 z korzyścią dla innych użytkowników. Możesz też po prostu umieścić wyszkolony model na własny użytek produkcyjny.

Podsumowanie

Caffe2, który jest platformą uczenia głębokiego, umożliwia eksperymentowanie z kilkoma rodzajami sieci neuronowych w celu przewidywania danych. Witryna Caffe2 zapewnia wiele wstępnie wytrenowanych modeli. Nauczyłeś się używać jednego z wstępnie wytrenowanych modeli do klasyfikowania obiektów na danym obrazie. Nauczyłeś się również definiować wybraną architekturę sieci neuronowej. Takie sieci niestandardowe można trenować przy użyciu wielu predefiniowanych operatorów w Caffe. Wytrenowany model jest przechowywany w pliku, który można przenieść do środowiska produkcyjnego.