在进行深度学习模型的开发与应用时，PyTorch因其灵活性和用户友好性受到广泛欢迎。然而，在实际部署中，我们常常面临将PyTorch模型转换为PPL（Predictive Programming Language）的问题，力求实现更高的性能与更好的兼容性。因此，了解如何将PyTorch模型转为PPL，将有助于模型在生产环境中的应用。
### 背景定位
在实际业务场景中，许多应用需要将机器学习模
1.背景介绍大语言模型(Language Model)是人工智能领域中的一种重要技术，它通过学习大量的文本数据来预测下一个词或者句子。在过去的几年里，大语言模型发生了巨大的变革，从传统的统计方法向深度学习方法迁移，最终达到了无人值守的成功。在2018年，OpenAI发布了GPT-2，这是一个基于Transformer架构的大型语言模型，它可以生成连贯、高质量的文本。随后，在2020年，OpenAI
在人工智能领域，大规模语言模型正取得迅猛的发展。所谓大规模语言模型，即参数规模达到千亿至上万亿的深度学习神经网络模型。大规模语言模型究竟有多神奇？被喻为“深度学习三巨头”之一的Geoffrey Hinton，也是2018图灵奖获得者，就此诙谐评价：“生命、宇宙和万物的答案，就只是4.398万亿个参数而已”。“4.398万亿”这个数字是如何得出的？其实，4.398万亿是2的42次方，而“
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2024-09-14 09:38:40
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MS-Loss包含两部分，前一部分是Positive Part, 后一部分是Negative Parti) Positive Part(只考虑与Anchor同类样本间的关系，与anchor相似度越小，惩罚力度越大)图中0.7，0.4表示余弦相似度，值越大，则表示两者的特征越相似 补充：余弦距离与欧式距离它们近似反比关系，因此图中，0.4的红线明明很长(欧式距离)，但是值（余弦距离）很低。x1 =
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2024-06-12 10:47:17
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一 bert_model.ckpt转pytoch_model.binTransformers库也是也提供了相关代码，这里做个搬运工 convert_bert_original_tf_checkpoint_to_pytorch.py 参考文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/361300189二 pytoch_model.bin转bert_model.ckptconvert
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2024-08-06 14:14:11
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前言 从前面的Tensorflow环境搭建到目标检测模型迁移学习，已经完成了一个简答的扑克牌检测器，不管是从图片还是视频都能从画面中识别出有扑克的目标，并标识出扑克点数。但是，我想在想让他放在浏览器上可能实际使用，那么要如何让Tensorflow模型转换成web格式的呢？接下来将从实践的角度详细介绍一下部署方法！环境Windows10Anaconda3TensorFlow.js converte
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2023-08-06 21:06:54
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作者解释得很棒，生怕作者删了文章，故copy过来，在此感谢作者！模型保存在 Pytorch 中一种模型保存和加载的方式如下: # save
torch.save(model.state_dict(), PATH)
# load
model = MyModel(*args, **kwargs)
model.load_state_dict(torch.load(PATH))
model.eval(
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2023-08-07 14:22:47
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写在前面也许现在的你需要用PB完成毕业设计、需要维护远古时代的代码，又或者是你呆的公司就是要求要用PB开发项目。不管你是出于什么原因还在使用PB，不可否认PB在数据窗口非常优秀，熟练使用之后开发数据库相关的应用非常高效但由于PB这一框架出现得比较早，而且主要用于传统基于数据库得CS开发。在网络、系统、数据传输等方面有很多欠缺，需要实现某些功能特别费劲，需要引入各种动态库才能实现一、PB项目开发痛点
机器之心报道
参与：杜伟
近年来，3D 计算机视觉和人工智能两个领域都取得了飞快的发展，但二者之间如何实现有效的结合还有很长的路要走。基于此，英伟达于今日推出了 Kaolin PyTorch 库，借助于这个库，只需几步即可将 3D 模型迁移至神经网络的应用范畴。
此外，Kaolin 库还可以大大降低为深度学习准备 3D 模型的工作量，代码可由 300 行锐
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2024-05-15 09:58:23
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递推算法之一：倒推法1、一般分析思路：if 求解初始条件F1then begin{ 倒推 }由题意(或递推关系)确定最终结果Fn;求出倒推关系式Fi-1 ＝G(Fi );i=n;{ 从最终结果Fn出发进行倒推 }while 当前结果Fi非初始值F1do 由Fi-1＝G(Fi)倒推前项;输出倒推结果F1和倒推过程;end { of then } elsebegin{ 顺推 }由题意(或递推关系)确定
1. 总述：在实践中，很少人从头开始训练整个大型神经网络，因为个人很难掌握大量的数据集，这样即使从头开始训练，得到的网络也不一定让人满意。因此，在一个非常大的数据集上与训练Convnet是很有必要的，经过预训练的ConvNet可以用来初始化也可以作为特征提取器，接下来介绍集中迁移学习的思路。 1.1ConvNet作为固定特征处理器：下载一个已经在ImageNe
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2023-12-07 06:41:03
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文章目录转换步骤概览环境参数PyTorch转ONNXONNX转TensorRT 转换步骤概览准备好模型定义文件（.py文件）准备好训练完成的权重文件（.pth或.pth.tar）安装onnx和onnxruntime将训练好的模型转换为.onnx格式安装tensorRT环境参数ubuntu-18.04
PyTorch-1.8.1
onnx-1.9.0
onnxruntime-1.7.2
cuda-
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2023-08-05 01:01:30
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文章目录前言一、大概流程及ONNX模型简介二、环境配置1、需要安装的软件2、在Windows系统下构建ncnn环境3、VS2015配置三、步骤1、把PyTorch模型（.pth文件）转为onnx模型（.onnx文件）2、简化onnx模型3、生成ncnn模型4、使用VS编译ncnn模型总结 前言 最近需要部署深度学习模型，选用了腾讯的ncnn框架，也就是要把训练好的PyTorch模型（.pth文
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2023-12-06 20:52:59
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pytorch转onnx其实也就是python转的 ,之前有个帖子了讲的怎么操作,这个就是在说说为什么这么做~~~（1）Pytorch转ONNX的意义一般来说转ONNX只是一个手段，在之后得到ONNX模型后还需要再将它做转换，比如转换到TensorRT上完成部署，或者有的人多加一步，从ONNX先转换到caffe，再从caffe到tensorRT。原因是Caffe对tensorRT更为友好，这里关于
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2023-11-24 21:33:56
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目前我有一个pytorch版本的yolov3模型，该模型有 X.cfg和X.pt两个文件你需要做的就是把这个caffe工程给编译一下。该caffe工程附加了很多其余功能，作者提供了CMakeLists.txt，（注意不要从别的caffe文件中复制过来Makefile与Makefile.config来编译，这个坑我已经踩过了。。）编译需要注意事项： 1、python2（该工程默认就是py2，文件中可
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2024-10-08 12:36:04
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目录前言一、踩大坑二、pytorch 转 kmodel第①步：pytorch模型搭建、训练、保存第②步（思路一）：pytorch 转 onnx 转 pb 转 tflite 转 kmodel1. pytorch 转 onnx （成熟的，pytorch官方支持）2. onnx 转 pb（）3. pb 转 tflite（）4. tflite 转 kmodel（nncase0.1）第②步（思路二）：py
PyTorch 1.6 nightly增加了一个子模块 amp ，支持自动混合精度训练。值得期待。来看看性能如何，相比Nvidia Apex 有哪些优势？作者：Aleksey Bilogur编译：McGL 即将在 PyTorch 1.6上发布的 torch.cuda.amp 混合精度训练模块实现了它的承诺，只需增加几行新代码就可以提高大型模型训练50-60% 的速度。
预计将在 PyTo
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2023-10-13 10:02:21
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原创
2021-12-16 09:34:29
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Pytorch模型转成ONNX和MNN准备工作一、MNN安装简介：MNN是一个轻量级的神经网络推理引擎，在端侧加载深度神经网络进行推理预测。由阿里巴巴团队研发并开源，目前在一些场景下性能和NCNN相同甚至超越；下载MNNgit clone https://github.com/alibaba/MNN编译安装MNNcd /path/to/MNN
./schema/generate.sh
./tool
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2024-04-10 18:25:28
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一，Tensorflow2 还是Pytorch?先说结论:如果是工程师，应该优先选TensorFlow2.如果是学生或者研究人员，应该优先选择Pytorch.如果时间足够，最好Tensorflow2和Pytorch都要学习掌握。理由如下：1，在工业界最重要的是模型落地，目前国内的几乎所有互联网企业都支持TensorFlow模型的在线部署。 并且 TensorFlow 高可用，而工业界也更
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2023-12-06 23:37:16
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