Caffe2 - Xác minh quyền truy cập vào các mô hình được đào tạo trước

Trước khi bạn học cách sử dụng một mô hình được đào tạo trước trong ứng dụng Python của mình, trước tiên hãy để chúng tôi xác minh rằng các mô hình đó đã được cài đặt trên máy của bạn và có thể truy cập được thông qua mã Python.

Khi bạn cài đặt Caffe2, các mô hình được đào tạo trước sẽ được sao chép vào thư mục cài đặt. Trên máy có cài đặt Anaconda, các mô hình này có sẵn trong thư mục sau.

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

Kiểm tra thư mục cài đặt trên máy của bạn để biết sự hiện diện của các mô hình này. Bạn có thể thử tải các mô hình này từ thư mục cài đặt bằng tập lệnh Python ngắn sau:

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)

Khi tập lệnh chạy thành công, bạn sẽ thấy kết quả sau:

/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

Điều này xác nhận rằng squeezenet mô-đun được cài đặt trên máy của bạn và có thể truy cập vào mã của bạn.

Bây giờ, bạn đã sẵn sàng viết mã Python của riêng mình để phân loại hình ảnh bằng Caffe2 squeezenet đào tạo trước học phần.