Caffe2 - Önceden Eğitilmiş Modellere Erişimi Doğrulama

Python uygulamanızda önceden eğitilmiş bir modeli kullanmayı öğrenmeden önce, önce modellerin makinenize kurulduğunu ve Python kodu aracılığıyla erişilebilir olduğunu doğrulayalım.

Caffe2'yi kurduğunuzda, önceden eğitilmiş modeller kurulum klasörüne kopyalanır. Anaconda yüklemeli makinede bu modeller aşağıdaki klasörde mevcuttur.

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

Bu modellerin varlığı için makinenizdeki kurulum klasörüne bakın. Aşağıdaki kısa Python betiği ile bu modelleri kurulum klasöründen yüklemeyi deneyebilirsiniz -

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)

Komut dosyası başarıyla çalıştığında, aşağıdaki çıktıyı göreceksiniz -

/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

Bu, squeezenet modülü makinenize kurulur ve kodunuz tarafından erişilebilir.

Artık Caffe2'yi kullanarak görüntü sınıflandırması için kendi Python kodunuzu yazmaya hazırsınız squeezenet önceden eğitilmiş modül.