利用caffe2.python.workspaceFetchBlob()函数检索caffe2工作空间中的数据

caffe2.python.workspace.FetchBlob()函数用于检索caffe2工作空间中的数据（blob）。

使用FetchBlob()函数的一般语法如下：

caffe2.python.workspace.FetchBlob(blob_name)

其中，blob_name是要检索的数据的名称。

示例：

假设我们已经将一些数据存储在caffe2工作空间中的blob "my_data"中。我们可以使用FetchBlob()函数来检索这些数据。

import caffe2.python.workspace as workspace

# 假设我们已经向工作空间存储了数据
workspace.FeedBlob("my_data", data)

# 使用FetchBlob()函数检索数据
data_fetched = workspace.FetchBlob("my_data")

# 打印检索到的数据
print(data_fetched)

在上面的例子中，我们首先使用workspace.FeedBlob()函数将数据存储在blob "my_data"中。然后，我们使用workspace.FetchBlob()函数检索这个blob中的数据，并将它存储在变量data_fetched中。最后，我们打印了检索到的数据。

FetchBlob()函数返回的是一个numpy数组，可以对返回的数据进行进一步的操作和分析。

需要注意的是，FetchBlob()函数只能检索当前工作空间中存在的blob。如果尝试检索不存在的blob，会引发异常。

同时，还可以使用workspace.Blobs()函数来列出当前工作空间中的所有blob的名称，并进行遍历或搜索。

这就是利用caffe2.python.workspace.FetchBlob()函数检索caffe2工作空间中的数据的使用方法。