Caffe2-验证对预训练模型的访问

在Caffe2中，我们通常需要访问已经预训练好的模型，以便进行推理/预测或用于 fine-tune 任务。本文将介绍如何验证对预训练模型的访问。

步骤 1: 下载预训练模型

首先，我们需要下载一个预训练模型。Caffe2官方的模型库可在 Model Zoo 找到。以 ResNet-50 为例，我们可以通过以下命令下载：

curl -O https://s3.amazonaws.com/caffe2/models/resnet50_init_net.pb
curl -O https://s3.amazonaws.com/caffe2/models/resnet50_predict_net.pb

这将在当前目录下下载 ResNet-50 模型的 init_net 和 predict_net。

步骤 2: 加载模型

接下来，我们需要使用 Caffe2 的 Workspace 和 NetDef 来加载模型。NetDef 是一个包含所有算子和参数的 protobuf 描述文件。

from caffe2.python import core, workspace

init_def = core.NetDef()
with open('resnet50_init_net.pb', 'rb') as f:
    init_def.ParseFromString(f.read())

predict_def = core.NetDef()
with open('resnet50_predict_net.pb', 'rb') as f:
    predict_def.ParseFromString(f.read())

workspace.RunNetOnce(init_def)
workspace.CreateNet(predict_def)

这将初始化 Workspace 并加载模型。我们可以通过以下命令来验证模型是否加载成功：

print(workspace.Blobs())

如果一切顺利，您应该会看到模型中所有的参数和权重的列表。

步骤 3: 进行预测

现在，我们已经成功加载了模型，并可以进行推理/预测：

import numpy as np

# 加载图像
img = np.load('test_image.npy')

# 将图像作为输入传递到 predict_net
workspace.FeedBlob('data', img)
workspace.RunNet('predict_net')

# 获取输出
output = workspace.FetchBlob('softmax')
print(output)

对于 ResNet-50，输出应该是一个长度为 1000 的向量，其每个元素代表一个 ImageNet 类别的概率。

总结

在本文中，我们学习了如何加载预训练模型并进行预测。除了 ResNet-50，您还可以使用相同的技术来加载和验证其他预训练模型。