使用caffe2.python.workspaceFetchBlob()函数从工作空间中获取数据

caffe2.python.workspace.FetchBlob()函数是Caffe2框架中用于从工作空间中获取数据的函数。工作空间是一个全局的数据仓库，用于存储和检索网络中使用到的变量。FetchBlob()函数可以根据指定的Blob名称，从工作空间中获取对应的数据。

下面是使用例子:

import caffe2.python.workspace as workspace
import numpy as np

# 假设工作空间中存在一个名为'input_blob'的Blob，其中存储了一个numpy数组
data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 将数据存储到工作空间的'input_blob'中
workspace.FeedBlob('input_blob', data)

# 从工作空间中获取'input_blob'的数据
output = workspace.FetchBlob('input_blob')

# 输出获取到的数据
print(output)

在上述例子中，首先我们导入了caffe2.python.workspace模块，然后创建了一个包含数据的numpy数组。接着，我们使用workspace.FeedBlob()函数将数据存储到工作空间中的'input_blob'中。最后，我们使用workspace.FetchBlob()函数从工作空间中获取'input_blob'的数据，并将结果赋给output变量。最后，我们输出了获取到的数据。

请注意，只有在数据存储到工作空间后，我们才能使用workspace.FetchBlob()函数获取到数据。如果尝试从工作空间中获取一个未存储的Blob数据，会导致异常。

此外，FetchBlob()函数支持从工作空间中获取多个Blob数据，只需要将Blob名称作为参数传递给FetchBlob()函数即可。例如：output1 = workspace.FetchBlob('blob1')，output2 = workspace.FetchBlob('blob2')。

总结来说，caffe2.python.workspace.FetchBlob()函数是Caffe2中用于从工作空间中获取数据的函数，可以根据Blob名称从工作空间中获取对应的数据。