在Caffe2框架中，可以使用Save和Load函数来保存和加载模型。以下是一个简单示例：
# 保存模型
from caffe2.python import net_drawer
from caffe2.python import workspace
# 创建网络
net = core.Net("my_net")
# 添加操作
...
# 保存网络结构和参数
path_to_save = "/path/to/save/model.pb"
with open(path_to_save, 'wb') as f:
f.write(net.Proto().SerializeToString())
# 保存参数
workspace.RunNetOnce(net)
workspace.SaveNet(path_to_save)
# 加载模型
from caffe2.python import core
# 加载网络结构和参数
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)
# 加载参数
workspace.RunNetOnce(net)
workspace.LoadNet(path_to_load)
在这个示例中，我们首先创建了一个网络net，然后将网络结构和参数保存到文件中。接着我们加载了保存的网络结构和参数，并将其应用到新的网络中。
通过这种方式，我们可以方便地保存和加载训练好的模型，以便后续的预测或Fine-tuning操作。
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