PyTorch：TorchScript 概要IntroBasic Usage1. torch.jit.traceAPI DefinitionExample (tracing a function)Example (tracing an nn.Module)2. torch.jit.scriptAPI DefinitionExample (scripting a function)Example
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2023-11-20 00:35:10
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TensorFlow2默认采用Eager执行模式即动态图模式，TensorFlow默认采用Graph执行模式即静态图模式，动态图模式相比静态图模式而言，在开发过程中更易于调试，可以像debug python代码一样，去debug TensorFlow计算图的执行步骤并可即时看到执行结果，而在部署过程 ...
使用GPU跑tensorflow程序，默认加载所有的GPU，但计算过程中只会用其中一块。也就是你看着所有GPU都被占用了，以为是在GPU并行计算，但实际上只有其中一块在运行；另外的所有显卡都闲着，但其显存都被占用了，所以别人也用不了。不过这种情况通过在程序之前加三行代码就可以解决：import os
os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID"
os
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2024-03-21 11:02:28
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Pytorch训练的模型转.onnx、.pb、.h5、.tftilePytorch训练的模型转.onnx、.pb、.h5、.tftilePytorch模型导入Pytorch模型转.onnx、.pb、.h5.h5文件转.tftile文件 Pytorch训练的模型转.onnx、.pb、.h5、.tftile由于深度学习训练出后的参数往往是保存在指定的模型中的，这在使用时将不是那么方便，同时为了减小训
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2023-08-28 11:12:42
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Word2Vec 顾名思义，就是将word转化成向量，转化成计算机可以计算、训练的0和1，让计算机自己可以识别词的含义，并进行学习和输出。2013年，Google团队发表了word2vec工具。word2vec工具主要包含两个模型：跳字模型（skip-gram）和连续词袋模型（continuous bag of words，简称CBOW），以及两种高效训练的方法：负采样（negative samp
# 深度学习框架Keras的环境配置与模型加载
深度学习已经成为计算机科学领域的热门话题，而Keras作为一个简单易用的深度学习框架，使得开发者能够更加高效地构建、训练和部署深度学习模型。在开始使用Keras之前，我们需要进行一些环境配置，并且了解如何加载已经训练好的模型。
## 环境配置
在开始使用Keras之前，我们需要确保环境中已经安装了Anaconda，并创建了一个名为`tf1`的虚
原创
2023-08-13 18:29:15
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将网络模型，图加权值，保存为.pb文件 write.py# -*- coding: utf-8 -*-from __future__ import absolute_import, unicode_literalsfrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_dataimport tensorflow as tfimport shut
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2019-12-19 21:55:00
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# PyTorch模型保存为PB格式
## 概述
PyTorch是一个流行的深度学习框架，提供了丰富的功能和灵活性。然而，当我们希望在其他平台上部署模型时，通常需要将PyTorch模型保存为PB（Protocol Buffer）格式。PB是一种用于序列化结构化数据的语言无关、平台无关、可扩展的格式，它可以用于跨不同编程语言和平台的通信和数据存储。
本文将详细介绍如何将PyTorch模型保存为
原创
2024-02-17 03:16:09
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训练好的pytorch模型如何转化为tensorflow的pb模型?本人初步使用的是onnx框架: pytorch ---> onnx ----> tensorflow使用onnx转pb后，加载pb模型时出现 in __call__ raise ValueError("callback %s is not found" % token) ValueError: c
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2023-08-06 23:35:12
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# PyTorch ckpt模型转pb的详细指南
在深度学习项目中，我们常常需要将训练好的模型进行保存和转换。对于使用PyTorch框架训练的模型，我们可能希望将其转换成TensorFlow所使用的`.pb`格式。这篇文章将详细介绍如何将PyTorch的ckpt模型转换为TensorFlow的pb模型。
## 流程概览
在开始之前，让我们先简单概述一下整个流程：
| 步骤
原创
2024-09-08 05:52:08
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文章目录背景准备工作简单案例Pytorch->ONNXONNX->TensorRT复杂案例编译自定义算子并运行demo转换为onnx准备步骤转换代码异常解析自定义算子转换为Tensorrt转换脚本异常解析之topK修改pytorch源码修改tensorrt源码重新转换异常解析之NonZero自定义算子NMS加入自定义torch层修改torch调用修改TensorRT源码自定义算子Ro
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2024-05-23 16:00:29
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pytorch模型转tensorrt，pad层报错目录背景软件环境问题定位解决思路解决方案1.在pytorch中不使用pad2.转onnx时使用opset93.修改onnx-tensorrt源码4.自定义torch pad层实现源码背景工程化模型部署时，对pytorch模型使用tensorrt进行推理加速，需要将pytorch转为onnx进而转化为tensorrt进行部署。但是当pytorch的基
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2023-10-02 11:47:55
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1. 简述一个已训练的神经网络模型，要经过设计网络、选择数据集、训练、调优、固化（freeze）等过程。在这之后，为了能够让我们的神经网络，更广泛地应用于各个程序中，我们要将其编译成C++的库文件（xxx.so/xxx.a）。这样我们就可以轻松的通过C++ API接口来调用它，甚至可以不用在环境中构建tensorflow环境（静态库），方便移植到各种AIOT设备（这里有可能会涉及到交叉编译）。本文
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2024-05-16 10:29:48
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PB 函数库－数据类型检查与转换函数Asc()功能得到字符串第一个字符的ASCII码整数值。语法Asc ( string )参数string：要得到第一个字符ASCII值的字符串返回值Integer。函数执行成功时返回string参数第一个字符的ASCII值，如果string参数的值为NULL，则Asc()函数返回NULL。Char()功能将字符串的第一个字符、Blob变量的第一个值、或一个整数转
1. 啰嗦的话首先说说为什么要用pytorch，现在大家都经常用tensorflow、keras、pytorch来编写神经网络，tensorflow和keras属于一路子，现在keras归tensorflow管了，tensorflow的示例程序都是给的keras。如果想在C++端调用写好的模型，则需要保存成pb格式，keras的h5格式是可以转换成pb格式的。基于tensorflow和keras的
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2024-01-11 22:17:13
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pytorch转onnximport torch
torch_model = torch.load("save.pt") # pytorch模型加载
batch_size = 1 #批处理大小
input_shape = (3,244,244) #输入数据
# set the model to inference mode
torch_model.eval()
x = torch.r
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2023-05-18 12:17:50
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为什么要使用TorchScript对模型进行转换？a)、TorchScript代码可以在它自己的解释器中调用，它本质上是一个受限的Python解释器。这个解释器不获取全局解释器锁，因此可以在同一个实例上同时处理多个请求。b)、这种格式允许我们将整个模型保存到磁盘上，并将其加载到另一个环境中，比如用Python以外的语言编写的服务器中c)、TorchScript提供了一种表示方式，我们可以在其中对代
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2023-11-04 21:27:14
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目录1 总体流程2 环境配置2.1 软件安装2.2 protobuf编译2.3 ncnn编译2.3 VS2019配置3 模型转换3.1 pytorch模型转onnx模型3.2 简化onnx模型3.3 onnx模型转ncnn模型 1 总体流程按照官方模型转换示例：use-ncnn-with-pytorch-or-onnx，首先将pytorch模型转为onnx模型，接着使用onnx-simplifi
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2023-08-11 16:06:32
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训练了很久的Tf模型，终于要到生产环境中去考研一番了。今天花费了一些时间去研究tf的模型如何在生产环境中去使用。大概整理了这些方法。继续使用分步骤保存了的ckpt文件这个貌似脱离不了tensorflow框架，而且生成的ckpt文件比较大，发布到生产环境的时候，还得把python的算法文件一起搞上去，如何和其他程序交互，可能还得自己去写服务。估计很少有人这么做，貌似性能也很一般。使用tensorfl
运行环境：python3.6.5+tensorflow1.13.2python3.7+tensorflow2.0Tensorflow1：1.首先加载鸢尾花数据集，读入输入特征以及标签直接采用load函数加载：x_data = datasets.load_iris().data # .data返回iris数据集所有输入特征y_data = datasets.load_iris().target
原创
2023-03-03 06:46:52
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