写在前面 本篇文章仅仅做个人记忆，如果能帮助到一些需要将Yolov7转为Onnx并推理，再将Onnx转为Rknn的同学，那我会感到非常荣幸。网上现在有许多关于转Rknn的模型，但是我觉得比较乱，本篇文章仅仅是把网上的文章总结在一起，让大家知道在哪种模型情况下更适合用。我也不是大模型的专家，如果哪里说的有问
目录Keras简介快速浏览模型安装和导入转换器将Keras模型转换为ONNX摘要和后续步骤参考文献下载源547.1 KB系列文章列表如下：ONNX系列一 --- 带有ONNX的便携式神经网络ONNX系列二 --- 使用ONNX使Keras模型可移植ONNX系列三 --- 使用ONNX使PyTorch AI模型可移植ONNX系列四 --- 使用ONNX使TensorFlow模型可移植ONNX系列五
文章目录系列文章目录1 背景1.1 ONNXRuntime简介1.2 DBFace介绍2 模型部署基本流程3 推理结果3.1 可视化检测结果3.2 推理时间参考资料 1 背景目前，随着应用场景不断丰富、算法部署技术成熟、计算平台算力增长，深度学习模型工程落地需求巨大，模型的端侧部署很有必要。DBFace官方给出了Pytorch训练以及NCNN移动端部署的代码，所以我在此基础
目录PyTorch简介导入转换器快速浏览模型将PyTorch模型转换为ONNX摘要和后续步骤参考文献在关于2020年使用便携式神经网络的系列文章中，您将学习如何将PyTorch模型转换为便携式ONNX格式。由于ONNX并不是用于构建和训练模型的框架，因此我将首先简要介绍PyTorch。对于从头开始并考虑将PyTorch作为构建和训练其模型的框架的工程师而言，这将很有用。PyTorch简介PyTor
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2024-05-06 10:52:18
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概述神经网络本质上是一个计算图。计算图的节点是算子，边是参与运算的张量。而通过可视化 ONNX 模型，我们知道 ONNX 记录了所有算子节点的属性信息，并把参与运算的张量信息存储在算子节点的输入输出信息中。事实上，ONNX 模型的结构可以用类图大致表示如下：如图所示，一个 ONNX 模型可以用 ModelProto 类表示。ModelProto 包含了版本、创建者等日志信息，还包含了存储计算图结构
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2024-08-24 10:16:12
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代码如下from rknn.api import RKNN INPUT_SIZE = 64 if __name__ == '__main__': # 创建RKNN执行对象 rknn = RKNN() # 配置模型输入，用于NPU对数据输入的预处理 # channel_mean_value='0 0 0 255'，那么模型推理时，将会对RGB数据做如下转换 # (R - 0)/255, (G - 0)/255, (B - 0)/255。推理时，RKNN模型
原创
2021-09-02 17:09:33
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ONNXRuntime/TensorRT1、利用TensortRT加速Tensorflow模型 主体思想：Tensorflow->TensorRT（pb->uff） 以TensorRT官方样例基于手写数字体MNIST数据集的Lenet5模型为例。 首先，下载MNIST数据集。 然后训练手写数字体识别模型Lenet5。 随后转换Lenet5.pb模型为Lenet5.uff模型。# 下载M
大体来讲讲KNN算法整个预测的流程第一步我们需要将我们获取大量的数据集文本进行处理，把一大堆杂乱的数据分出哪些是数据，哪些是标签，并把一些不需要无用的符号去除，形成数据矩阵和标签矩阵# 解析文本
from numpy import *
def file2matrix(filename): # 将文本记录转换为Numpy的解析程序
fr = open(filename)
arra
可以说这篇博客是对Google量化白皮书的完整解读，篇幅较长，可以收藏慢慢阅读。笔者在翻译的基础上，又补充了帮助理解的内容，但量化的技术点很多，并不限于此篇，且文中有个别点笔者不能完全吃透，故写得不是很详细，望看此文的你可以帮忙指出文中错误且与我一起交流讨论。
一、什么是量化？为什么要量化？ 在深度神经网络模型应用中，量化是削减模型大小的一种常用方法。实际上就是把高位宽表示的权值和
Ruyi环境搭建与NNIE模型转换与使用一、Ruyi是一个集成 开发环境 ，主 要用于模拟程序运行，模型转换，验证对比。模型转换后，Ruyi提供了一些仿真库，让Ruyi可以仿真模型转换后的模块一样，运行得到相同结果。常用功能仿真即可，我们只需要知道结果，然后跟原模型输出结果做对比即可,甚至更多时候我们只是直接在目标板上跑。关于模型转换后是否精度正确，那么他就需要运行caffe，来加载模型，并跑一张
ALLEGRO中导入自定义Logo图片如何往ALLEGRO中导入自定义图片关于在Allegro中成功导入LOGO图片，我在网上搜过很多种方式，尝试了几次发现还是以下的这种方式导入的图标更清晰美观一点，接下来就把我具体的操作过程给大家展示一下啦。使用的软件主要有三种：1.Photoshop 2.Wintopo 3.Allegro1.Photoshop photoshop主要是用来制作你想要的LOGO
最近的主要任务是完成自训练的yolov5s模型转rknn模型。学习笔记：非github资料收集：以下为收集资料阶段的结果：1、首先从RP-rknpu配置说明的文件可以知道：RV1126_RV1109 的 npu 默认配置为 mini 的，mini 是不带 rknn_server 的，所以不能通过 pc 端连接 主板仿真。但是可以解决。——————————————————————群内笔记：2、rkn
1、pth转onnx安装onnx从pytorch转换到onnx - 知乎 (zhihu.com)pip install onnx遇到问题AdaptivePooling不能识别，需转为AvgPooling可视化pytorch模型转换为onnx，并使用netron可视化 - SegmentFault 思否安装netronpip install netronimport netron
netron.st
通过傅里叶变换，可以实现对离散信号的的频域分析。
Z变换时傅里叶变化的推广，对序列和系统做复频域分析z变换的定义序列的z变换：Z变换的条件是等式右边的级数收敛：解得z的取值范围称为收敛域，一般情况下，收敛于为环状：求z变换就包括了求其收敛域。举个例子：根据定义：
由于到0取值为0，不用计算，直接计算0到n。
求和：要注意的是起点：这时的求和从开始，结束。根据定义：求和：无论是卷积，还是相关，还是z
H264-变换和量化在早期的标准中，不同的处理步骤之间有明显的边界，对原始数据（或者残差）进行域变换，然后进行量化降低系数的精度，但是在H264中边界却不明显。为了消除浮点数DCT变换造成的误差累计，使用整数DCT变换，并且将放大系数移到量化阶段进行。在DCT变换当中，存在有无理数系数。在不同精度的机器上的编码图像和解码图像之间，或者在同一个编码器的重建图像之间，会出现误差漂移和累计。h264通过
目录前言 1.torch下将模型转换为onnx模型2.实际演示转换3.使用4.结尾前言 ONNX（Open Neural Network Exchange）是一种开放式的文件格式，可以用于保存不同深度学习框架下的网络模型和参数，从而方便将模型进行不同框架下的转换。1.torch下将模型转换为onnx模型这里介绍一个函数——torch.onnx.export()：torch.on
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2024-10-05 14:44:40
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AlphaGo击败围棋世界冠军李世石以来，关于人工智能和深度学习的研究呈现井喷之势。各种新的算法和网络模型层出不穷，令人眼花缭乱。与之相随的，深度学习的训练和推理框架也在不断的推陈出新，比较著名的有：微软的CNTK、Google的TensorFlow、Facebook的PyTorch、Apple的CoreML、Intel 的OpenVINO、英伟达的cuDNN和TensorRT、腾讯的TNN和NC
ONNX 模型的修改与调试写在前面： 本文档为学习上述链接的相关记录，基本内容一致，仅用于学习用途，若侵权请联系我删除 ONNX 模型的修改与调试0 引言1 ONNX 的底层实现1.1 ONNX 的存储格式1.2 ONNX 的结构定义2 读写 ONNX 模型2.1 构造 ONNX 模型2.2 读取并修改onnx模型3 调试ONNX模型3.1 子模型提取3.2 添加额外输出3.3 添加冗余输入3.4
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2024-05-29 00:24:35
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1. 简介PCB布线和连线的解决方案上投入了大量的时间以期能够使得他们的PCB设计流程标准化。这些投入已使得设计流程获得了极高的效率，因为它意味着工程师可以在同一公司的捕捉、仿真和布线工具之间实现更为紧密的集成。然而，这种需要使用来自同一公司工具的方式则使得那些希望使用“公司标准”工具集之外仿真工具的工程师陷入困境。 捕捉和布线过程之间的互操作性对于实现一个简单的贯穿于设计与实施阶段的流程来说是十
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2024-08-09 19:45:23
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gpu精度不一致问题追查 在做模型转换相关工作，但是最近发现转换后的模型精度评测的时候会出现两次评测精度不一致, 模型转换是从caffe转换成量化后的onnx模型，中间会有几个临时模型，分别为original_onnx, 这个是直接转换的模型，一个optimized_onnx，是对原onnx模型进行结构优化/整合后的模型，另一个为quantized_onnx模型，既量化后的模型，我们发现对量化后对
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2024-03-28 13:58:59
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