Caffe2-defining-complex-networks

Caffe2-複雑なネットワークの定義

前のレッスンでは、ささいなネットワークを作成し、それを実行してその出力を調べる方法を学びました。 複雑なネットワークを作成するプロセスは、上記のプロセスに似ています。 Caffe2は、複雑なアーキテクチャを作成するための膨大な演算子セットを提供します。 演算子のリストについては、Caffe2のドキュメントを確認することをお勧めします。 さまざまなオペレーターの目的を研究した後、あなたは複雑なネットワークを作成し、それらを訓練することができます。 ネットワークのトレーニングのために、Caffe2はいくつかの*事前定義された計算ユニット*-演算子を提供します。 解決しようとしている種類の問題に合わせてネットワークをトレーニングするための適切なオペレーターを選択する必要があります。

ネットワークが満足のいくようにトレーニングされると、前に使用した事前トレーニング済みモデルファイルと同様のモデルファイルに保存できます。 これらのトレーニングされたモデルは、他のユーザーの利益のためにCaffe2リポジトリに提供される場合があります。 または、トレーニング済みのモデルを自分の本番用に配置することもできます。

概要

ディープラーニングフレームワークであるCaffe2では、データを予測するためにいくつかの種類のニューラルネットワークを試すことができます。 Caffe2サイトは、多くの事前トレーニングモデルを提供します。 特定の画像内のオブジェクトを分類するために、事前に訓練されたモデルの1つを使用することを学びました。 また、選択したニューラルネットワークアーキテクチャを定義することも学びました。 このようなカスタムネットワークは、Caffeの多くの事前定義された演算子を使用してトレーニングできます。 トレーニングされたモデルは、実稼働環境に取り込むことができるファイルに保存されます。