Caffe2 - определение сложных сетей

На предыдущем уроке вы научились создавать простую сеть, научились ее выполнять и исследовать ее выходные данные. Процесс создания сложных сетей аналогичен процессу, описанному выше. Caffe2 предоставляет огромный набор операторов для создания сложных архитектур. Предлагаем вам изучить документацию Caffe2 для получения списка операторов. Изучив назначение различных операторов, вы сможете создавать сложные сети и обучать их. Для обучения сети Caffe2 предоставляет несколькоpredefined computation units- это операторы. Вам нужно будет выбрать подходящих операторов для обучения вашей сети тому типу проблемы, которую вы пытаетесь решить.

После того, как сеть обучена до вашего удовлетворения, вы можете сохранить ее в файле модели, аналогичном предварительно обученным файлам модели, которые вы использовали ранее. Эти обученные модели могут быть добавлены в репозиторий Caffe2 для использования другими пользователями. Или вы можете просто использовать обученную модель для собственного частного производственного использования.

Резюме

Caffe2, фреймворк для глубокого обучения, позволяет экспериментировать с несколькими видами нейронных сетей для прогнозирования ваших данных. Сайт Caffe2 предоставляет множество предварительно обученных моделей. Вы научились использовать одну из предварительно обученных моделей для классификации объектов на данном изображении. Вы также научились определять архитектуру нейронной сети по своему выбору. Такие пользовательские сети можно обучить с помощью множества предопределенных операторов в Caffe. Обученная модель сохраняется в файле, который можно использовать в производственной среде.