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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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
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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KNN算法学习笔记+应用实例KNN概述KNN（K-Nearest-Neighbors）是一种最为简单的分类算法，它没有显式的学习过程，区别于一般的监督学习模型，如贝叶斯、神经网络，利用数据集训练模型之后，得到相应模型的参数，然后再利用这些参数去预测相关数据的类型。在KNN中，每次预测数据类型都是计算预测数据与数据集中的相关数据的相似度程度（也称为距离），然后通过给定的K参数（超参数）去进行相似度筛
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2024-07-26 16:20:20
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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
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
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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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
这篇文章主要介绍了tensorflow模型转ncnn的操作方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧第一步把tensorflow保存的.ckpt模型转为pb模型, 并记下模型的输入输出名字.第二步去ncnn的github上把仓库clone下来, 按照上面的要求装好依赖并make.第三步是修改ncnn的CMakeList, 具体修改的位置有:ncnn/CMakeList.t
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2024-10-12 08:13:24
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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pytorchpytorch安装pytorch转onnx关于pytorch模型的题外话cntkcntk安装cntk转onnxmxnetmxnet安装mxnet转onnxcaffe2caffe2安装caffe2转onnxtensorflowtensorflow安装onnx-tensorflow安装tensorflow转onnxcaffecaffe->caffe2->onnx或c
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2024-03-28 11:22:50
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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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一、基本介绍微软联合Facebook等在2017年搞了个深度学习以及机器学习模型的格式标准–ONNX，旨在将所有模型格式统一为一致，更方便地实现模型部署。现在大多数的深度学习框架都支持ONNX模型转出并提供相应的导出接口。ONNXRuntime(Open Neural Network Exchange)是微软推出的一款针对ONNX模型格式的推理框架，用户可以非常便利的用其运行一个onnx模型。ON
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
ONNX简介 ONNX （Open Neural Network Exchange）是一种多框架共用的，开放协议的神经网络交换格式。ONNX使用Protobuf二进制格式来序列化模型。 ONNX协议首先由微软和
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2024-03-26 10:38:08
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什么是ONNXONNX(Open Neural Network Exchange)简称ONNX微软和FaceBook提出用来表示深度学习模型的开放格式。ONNX定义了一组和环境、平台无关的标准格式，来增强各种AI模型的可交互性。ONNX存储权重，模型的结构、每一层的输入输出、辅助信息。ProtoBuf简介ProtoBuf 是一种轻便高效的结构化数据存储格式，可用于结构数据的序列化。可用作通讯协议、
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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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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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
