Caffe2 является открытым исходным кодом глубокое изучение структуры и конкурентом форматов, таких как TensorFlow, Апач MXNet и PyTorch. Это внимание на эффективность и хорошо работает в стесненных условиях, таких как на мобильных устройствах. В этом, конечно, Caffe2: Приступая к работе, вы узнаете основы построения нейронных сетей и работе с Caffe2, познакомиться с Caffe2 модель зоопарка и посмотреть, как вы можете импортировать модели из PyTorch в Caffe2 через ONNX. Во-первых, вы откроете для себя основные строительные блоки Caffe2, Blob-объекты и пространства, сетей и операторов, и положить их вместе для создания нейронных сетей для выполнения таких задач, как регрессии и классификации. Затем, вы сможете познакомиться с общим предварительная обработка изображений методы и Caffe2 модель зоопарка, который предлагает широкий спектр предварительно обученных моделей для общих случаев. Далее мы сосредоточим внимание на взаимодействие между глубокий рамках PyTorch обучения и Caffe2 используя ONNX, платформа с открытым исходным кодом для экспорта моделей из одного формата в другой. Последнее, вы будете использовать ONNX, чтобы переместить супер-разрешением модель от PyTorch в Caffe2. К концу этого курса, вы должны быть удобными построения и выполнения нейронных сетей, используя Caffe2, используя предварительно обученных моделей для распространенных задач и используя ONNX, чтобы переместить из одного формата в другой.

DOWNLOAD






turbobit

---