部署简介 对于深度学习模型来说，模型部署指让训练好的模型在特定环境中运行的过程。但是深度学习模型是依赖一些框架编写的，这些框架(PyTorch、TensorFlow)由于依赖环境的限制，无法在手机、开发板等生产环境中安装。同时深度学习模型需要大量的算力才能满足实时运行的需求。模型的运行效率需要优化。 &
pytorch格式的模型在部署之前一般需要做格式转换。本文介绍了如何将pytorch格式的模型导出到ONNX格式的模型。ONNX(Open Neural Network Exchange)格式是一种常用的开源神经网络格式，被较多推理引擎支持，比如：ONNXRuntime, Intel OpenVINO,
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2024-05-21 08:58:45
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Mask RCNN论文阅读Mask RCNN是实例分割架构，以Faster RCNN为原型，增加了用于分割任务的分支，但是比Faster RCNN慢一些，也可用于其他任务诸如人体姿态估计等**1.简介实例分割任务与目标检测不同点在于不仅要找到物体还要详细勾勒出边缘。给每个像素进行确定的分了。它在Faster RCNN的基础上进行扩展，对每个proposal都使用FCN进行语义分割，其
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2024-05-29 11:32:38
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1.电脑编译及测试首先，电脑版的编译官方文件上就有，https://github.com/Tencent/ncnn 大致就是下载文件，cd ncnn-root
mkdir build
cd build
cmake ..
make
sudo make install注意，如果想运行官方也就是example文件夹里的测试程序的话需要把cmakelist.txt里边的add_subdirectory(e
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2024-10-28 08:37:58
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CodeSmith 是代码生成中应用最广的工具之一，具有丰富的模板资源和用户。很多朋友原来是用CodeSmith的，有很多现成的模板。NCodeGenerate提供了一个CodeSmith到NCodeGenerate 的模板转换工具。 让用户从CodeSmith转到NCodeGenerate更加方便一些。下面来介绍一下。
打开工具菜单-〉CodeSmith
程序和机器沟通的桥梁一、闲聊相信很多朋友在出国旅游，或者与外国友人沟通的过程中，都会遇到语言不通的烦恼。这时候我们就需要掌握对应的外语或者拥有一部翻译机。而笔者只会中文，所以需要借助一部翻译器才能与不懂中文的外国友人交流。咱们的执行引擎就类似于这部“翻译机”。二、概述执行引擎的作用就是将字节码指令解释或者编译为对应平台上的本地机器指令。简单来说，执行引擎充当了将高级语言翻译为机器语言的翻译者。对于
# 将PyTorch模型转换为ONNX格式
## 简介
在深度学习领域，PyTorch作为一种常用的深度学习框架，可以用来构建和训练神经网络模型。然而，在某些情况下，我们可能需要将PyTorch模型转换为ONNX（Open Neural Network Exchange）格式，以便在其他平台上使用。本文将介绍如何将PyTorch模型转换为ONNX格式。
## 整体流程
首先，我们来看一下将Py
原创
2024-01-13 04:17:16
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目前，网络上绝大多数的PDF转换成TXT转换器的识别率都不是特别完美，而且转换后会丢失原来的排版格式，最后还需手工对其进行后期的排版和校对工作。
什么PDF转换TXT转换器效果比较好?选择什么PDF转TXT转换软件直接影响到转换效果。众所周知，如果PDF化为TXT转换器本身的转换效
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2024-05-17 07:13:44
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第12章_MySQL数据类型精讲1. MySQL中的数据类型2. 整数类型2.1 类型介绍2.2 可选属性2.2.1 M2.2.2 UNSIGNED2.2.3 ZEROFILL2.3 适用场景2.4 如何选择？演示代码3. 浮点类型3.1 类型介绍3.2 数据精度说明3.3 精度误差说明4. 定点数类型4.1 类型介绍4.2 开发中经验演示代码5. 位类型：BIT演示代码6. 日期与时间类型6.
# PyTorch转换成NCNN的流程
## 概述
在本文中，我们将介绍如何将PyTorch模型转换为NCNN模型。PyTorch是一种流行的深度学习框架，而NCNN是一个轻量级的神经网络前向计算框架。通过将PyTorch模型转换为NCNN模型，我们可以在移动设备上高效地运行深度学习模型。
## 步骤概览
下面是将PyTorch模型转换为NCNN模型的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2023-12-26 06:22:12
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参考资料： + markdown语法简洁，写作效率极高，非常适合网络博客、邮件、笔记等非正式文档的写作。但对于格式复杂的正式报告、论文、项目计划书等正式文档是不适合的，无法满足精细排版的要求。解决这一矛盾的基本思路是，在markdown中写作完成初稿，之后在word中进行精细化排版设置。这就需要ma
原创
2021-08-27 09:30:48
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本章内容分四个部分讲，fp16、apm以及pytorch的多gpu训练模式、gradient checkpointing显存优化。本节内容基于 pytorch==1.2.0， transformers==3.0.2 python==3.6 pytorch 1.6+的版本有自带amp模式，这里暂时先不讨论，后期再做补充。一、fp16和fp32先说说fp16和fp32，当前的深度学习框架大都采用的都是
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2023-08-20 12:03:16
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3D模型在线转换（https://3dconvert.nsdt.cloud/）是一个可以进行3D模型格式转换的在线工具，支持多种3D模型格式进行在线预览和互相转换。BIM格式与OBJ格式简介.bim或dotbim格式是一种免费的开源文件格式，允许以简单的方式通过三角网格可视化和传输几何体。OBJ文件是一种文本文件格式，这就意味着可以直接用写字板打开进行查看和修改。目前几乎所有知名的3D软件都支持O
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2024-09-28 11:08:07
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# Python训练的TensorFlow模型如何转换成JSON格式
在机器学习应用中，TensorFlow是一个广泛使用的深度学习框架。训练好的模型通常以二进制格式保存，这使得在不同环境中共享和部署模型变得复杂。为了简化模型的传递和管理，将训练好的TensorFlow模型转换为JSON格式是一种有效的方法。本文将介绍如何将TensorFlow模型转为JSON格式，并给出具体的代码示例。
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文章目录1. 训练整体代码1.1. repvgg代码1.2 cifar-10数据2. 学习率更新策略3. RepVGG原理详解4. 权重convert过程4.1 推理步骤：4.2 权重转换的步骤5. 导出onnx5.1 模型转换前的onnx5.2 权重转换后的onnx对比6. 转换前后的推理时间对比7. repvgg量化 (post training quantization)8 tensorr
pytorch的模型可以转为hf、onnx、trt，都是什么格式啊：？几种转换有啥区别？ GPT-4o PyTorch 模型可以转换为多个
原创
2024-07-01 11:05:10
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基于多软件的STK模型转换应用研究朱笑然，年福纯，田兆平，段慧芬摘要：针对sTK(Satellite Tool Kit)／V0模块中所使用三雏模型格式(*．mdl)的特殊性，首先阐述了转换sTK模型的途径，接着就如何利用各种3D模型制作和转换软件，将通用格式的三维模型转换成STK模型进行方法分析，重点研究了在国内应用广泛的*．max格式模型向STK模型的转换。 关键词：STK；3DS MAX；De
torch.onnx.export(model, args, f, export_params=True, verbose=False, training=False, input_names=None, outpu
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2024-10-24 10:00:49
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在深度学习和机器学习的领域，PyTorch作为一个重要的框架，提供了强大的张量（tensor）操作能力。然而，在实际应用中，将PyTorch的张量转换为字符串（str）类型却常常给开发者带来挑战。本文将详细记录这一过程的解决方案，包括相关背景、详细方法、性能优化以及协议对比等。
### 协议背景
在将PyTorch张量转换为字符串时，首先了解其在数据流中的传输协议背景是至关重要的。我们可以把数据
1、下载并安装XMind软件 1.1、下载 下载地址：https://www.xmind.cn/xmind8-pro/ 1.2 安装 点击下载好的 .exe 文件安装就好， 禁止检查更新避免破解失效；-> 编辑 -> 首选项 -> 常规 -> 启动 -> 把"启动时检查更新"和"发送用户数据"两个选
原创
2021-05-30 11:18:59
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