Caffe2 - 深度学习 AMI
Amazon Web Services 文档中描述的 Amazon Web Services 服务或功能可能因区域而异。要查看适用于中国区域的差异,请参阅中国的 Amazon Web Services 服务入门

本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异,则一律以英文原文为准。

Caffe2

注意

从 v28 版本开始,Amazon Deep Learning AMI 中将不再包含 CNTK、Caffe、Caffe2 和 Theano Conda 环境。包含这些环境的先前版本的 Amazon Deep Learning AMI 将继续可用。但是,只有在开源社区针对这些框架发布安全修补程序时,我们才会为这些环境提供更新。

Caffe2 教程

要激活框架,请按照您的 Deep Learning AMI 上的这些说明进行操作。

只有使用 CUDA 9 和 cuDNN 7 的 Python 2 选项:

$ source activate caffe2_p27

启动 iPython 终端。

(caffe2_p27)$ ipython

运行快速 Caffe2 程序。

from caffe2.python import workspace, model_helper import numpy as np # Create random tensor of three dimensions x = np.random.rand(4, 3, 2) print(x) print(x.shape) workspace.FeedBlob("my_x", x) x2 = workspace.FetchBlob("my_x") print(x2)

您应该会看到系统输出初始 numpy 随机数组,然后这些数组加载到了 Caffe2 blob 中。请注意,加载之后,它们是相同的。

更多教程

有关更多教程和示例,请参阅该框架的官方 Python 文档、适用于的 Python API 2,以及Caffe2网站.