Caffe2 - 验证对预训练模型的访问

在 Python 应用程序中学习使用预训练模型之前，让我们先验证这些模型是否已安装到计算机中并可通过 Python 代码访问。

当安装 Caffe2 时，预训练模型会复制到安装文件夹中。在使用 Anaconda 安装的计算机中，这些模型位于以下文件夹中。

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

检查计算机上的安装文件夹中是否有这些模型。你可以尝试使用以下简短 Python 脚本从安装文件夹中加载这些模型：−

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)

当脚本成功运行时，你将看到以下输出：

/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

这确认了**squeezenet**模块已安装到计算机中，并且你的代码可以访问它。

现在，你可以使用 Caffe2 **squeezenet** 预训练模块编写自己的 Python 代码，以进行图像分类。