在Cafe2框架中，可以使用caffe2的Save和Load函数来保存和加载已训练的模型。
保存模型：
117笔记问答# Save the trained model
workspace.SaveNet("path/to/model.pb", "path/to/model_init.pb")
加载模型：
# Load the trained model
init_net, predict_net = workspace.LoadNet("path/to/model_init.pb", "path/to/model.pb")
通过这种方式，您可以保存已训练的模型并在需要时加载它。
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在Cafe2框架中，可以使用多种方法来处理多类别分类任务。其中最常用的方法是使用交叉熵损失函数和Softmax激活函数。
首先，需要定义一个包含所有类别的输出...
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Cafe2框架主要适用于以下场景： 机器学习模型的训练和推理：Cafe2是一个用于构建、训练和部署深度学习模型的框架，可以用于各种机器学习任务，包括图像识别、自然...
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