Caffe2 - Проверка доступа к предварительно обученным моделям

Прежде чем вы научитесь использовать предварительно обученную модель в своем приложении Python, позвольте нам сначала убедиться, что модели установлены на вашем компьютере и доступны через код Python.

При установке Caffe2 предварительно обученные модели копируются в папку установки. На машине с установленной Anaconda эти модели доступны в следующей папке.

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

Проверьте наличие этих моделей в папке установки на вашем компьютере. Вы можете попробовать загрузить эти модели из установочной папки с помощью следующего короткого скрипта 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)

Когда скрипт запустится успешно, вы увидите следующий вывод -

/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

Это подтверждает, что squeezenet модуль установлен на вашем компьютере и доступен для вашего кода.

Теперь вы готовы написать свой собственный код Python для классификации изображений с помощью Caffe2. squeezenet предварительно обученный модуль.