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本文档详细介绍了如何在FTP服务器上执行文件拷贝命令,包括模型文件的选择与上传、系统日志备份配置以及不同操作系统环境下的网络配置。同时,提供了在SAP系统、Redis迁移、rsync同步等方面的备份与恢复建议。

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Model File:模型文件。单击右侧的文件夹图标,在后台服务器sample所在路径(工程目录/run/out/test_data/model)选择需要转化的模型对应的*.prototxt文件,并上传。Weight File:权重文件。请自行从https://obs-model-ascend.obs.cn-east-2.myhuawei

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生成protobuf(Protocol Buffers)文件,通常用于存储神经网络模型结构信息,如TensorFlow(.pb)或Caffe(.prototxt)等格式,需要按照特定的格式编写。对于Caffe模型,Prototxt文件主要用于描述网络层的结构、参数以及连接方式。 以下是创建Caffe prototxt文件的基本步骤: 1. **理解模型结构**:首先,你需要了解你的模型有多少层(例如卷积层、池化层、全连接层等)、每个层的输入和输出尺寸、激活函数、权重初始化等细节。 2. **开始编写**: - 使用文本编辑器打开一个新的文件,通常命名为“model.prototxt”。 - 使用`name: "layer_name"`格式定义每一层,比如`Convolutional { name: "conv1" ... }`。 - 描述层的属性,如输入输出维度(`input_dim`和`output_dim`),内核大小(`kernel_size`),步长(`stride`)和填充(`pad`)。 - 如果有偏置项,可以添加`bias_term: true`。 - 激活函数可以用`relu`, `sigmoid`, `tanh`等关键字表示。 - 连接层之间,使用`bottom`和`top`标签指定前一层的输出作为下一层的输入。 3. **添加参数**:如果模型有预训练权重,可以在`weights`和`biases`部分加载它们,格式通常是`weights: "pretrained_weights.caffemodel" biases: "pretrained_biases.caffemodel"`。 4. **完整示例**: ```yaml layer { name: "data" type: "Data" top: "data" top: "label" include { phase: TEST data_param { source: "test_lmdb" label_source: "test_lmdb" } } } layer { name: "conv1" type: "Convolution" bottom: "data" top: "conv1" param { lr_mult: 1 decay_mult: 1 } convolution_param { num_output: 96 kernel_size: 11 stride: 4 pad: 5 weight_filler { type: "gaussian" std: 0.01 } bias_filler { type: "constant" value: 0 } } } ``` 完成上述步骤后,保存文件即为一个基本的Caffe模型原型文件
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