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在Caffe2框架中，可以使用Save和Load函數來保存和加載模型。以下是一個簡單示例：
# 保存模型
from caffe2.python import net_drawer
from caffe2.python import workspace
# 創建網絡
net = core.Net("my_net")
# 添加操作
...
# 保存網絡結構和參數
path_to_save = "/path/to/save/model.pb"
with open(path_to_save, 'wb') as f:
f.write(net.Proto().SerializeToString())
# 保存參數
workspace.RunNetOnce(net)
workspace.SaveNet(path_to_save)
# 加載模型
from caffe2.python import core
# 加載網絡結構和參數
path_to_load = "/path/to/save/model.pb"
with open(path_to_load, 'rb') as f:
net_proto = f.read()
net = core.Net(net_proto)
# 加載參數
workspace.RunNetOnce(net)
workspace.LoadNet(path_to_load)
在這個示例中，我們首先創建了一個網絡net，然后將網絡結構和參數保存到文件中。接著我們加載了保存的網絡結構和參數，并將其應用到新的網絡中。
通過這種方式，我們可以方便地保存和加載訓練好的模型，以便后續的預測或Fine-tuning操作。
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