Caffe2 - 定義複雜網路

在上一個教程中，你學會了建立一個簡單網路，並學會了如何執行它並檢查其輸出。建立複雜網路的過程與上述過程類似。Caffe2 提供了一大組用於建立複雜架構的運算元。我們建議你檢視 Caffe2 文件以獲取運算元列表。在學習了各種運算元的用途之後，你就可以建立複雜網路並對其進行訓練。為了訓練網路，Caffe2 提供了幾個**預定義計算單元** - 即運算元。你需要根據你試圖解決的問題型別為訓練網路選擇合適的運算元。

當某個網路訓練到令你滿意後，你可以將其儲存在模型檔案中，類似於你之前使用的預訓練模型檔案。這些經過訓練的模型可以提交給 Caffe2 儲存庫供其他使用者使用。或者，你也可以只將訓練好的模型用於你自己的私有產品中。

概要

Caffe2 是一個深度學習框架，允許你使用多種神經網路來預測資料。Caffe2 網站提供了許多預訓練模型。你學會了使用其中一個預訓練模型對給定影像中的物件進行分類。你還學會了定義你所選擇的神經網路架構。此類自定義網路可以使用 Caffe 中的許多預定義運算元進行訓練。已訓練的模型儲存在檔案中，該檔案可以帶入生產環境。