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要使用Caffe2框架加載預訓練的模型，您可以按照以下步驟進行操作：
pip install caffe2
下載預訓練模型：在加載預訓練模型之前，您需要下載相應的預訓練模型文件。這些模型通常是在特定數據集上進行預訓練得到的。
加載模型：使用Caffe2框架的模型加載功能來加載預訓練模型。以下是一個示例代碼片段，說明如何加載一個預訓練的ResNet模型：
from caffe2.python import core, model_helper, net_drawer, workspace, visualize
import numpy as np
# Load pre-trained model
predict_net = core.Net("predict")
init_net = core.Net("init")
workspace.ResetWorkspace()
with open('path_to_pretrained_model.pb', 'rb') as f:
predict_net.ParseFromString(f.read())
# Initialize model
workspace.CreateNet(init_net)
workspace.RunNetOnce(init_net)
# Load input image
image = np.random.rand(1, 3, 224, 224).astype(np.float32)
# Run inference
workspace.FeedBlob('data', image)
workspace.RunNet(predict_net)
output = workspace.FetchBlob('softmax')
請注意，您需要將path_to_pretrained_model.pb替換為您下載的預訓練模型文件的路徑。
通過按照上述步驟，您可以使用Caffe2框架加載預訓練的模型并進行推理。
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