本文结构：时间序列分析？什么是ARIMA？ARIMA数学模型？input，output 是什么？怎么用？－代码实例常见问题？时间序列分析？时间序列，就是按时间顺序排列的，随时间变化的数据序列。 生活中各领域各行业太多时间序列的数据了，销售额，顾客数，访问量，股价，油价，GDP，气温。。。随机过程的特征有均值、方差、协方差等。 如果随机过程的特征随着时间变化，则此过程是非平稳的；相反，如果随机过程的
前期准备Netron模型准备：onnx模型,这里使用模型face【det_10g.onnx】模型优化安装pip install onnx-simplifier先把我要转的模型优化合并下，去除多余的oppython -m onnxsim det_10g.onnx det_10g_sim.onnx模型转换通过onnx2ncnn 进行转换onnx2ncnn det_10g_sim.onnx
图像处理（卷积） 卷积的计算步骤：（动态演示） 对h（n）绕纵轴折叠，得h（-n）；对h（-m）移位得h（n-m）；将x（m）和h（n-m）所有对应项相乘之后相加得离散卷积结果y（n）。说明：令m′=n-m，做变量代换，则卷积公式变为因此，x(m)与h(n-m)的位置可对调（即输入为x（n）、单位脉冲响应为h（n）的线性时不变系统与输入为h（n）、单位脉冲响应为x（n）
vim的三种常用模式（一般模式、编辑模式、命令模式）一般模式定义：当我们使用命令vim filename 编辑文件时。默认进入该文件的一般模式。该模式下，可以：上下移动光标，删除某个字符、删除某行以及复制一行或者多行。h（方向键左键）：光标向左移动一个字符l（方向键右键）：光标向右移动一个字符k（方向键上键）：光标向上移动一个字符j（方向键下键）：光标向下移动一个字符Ctrl+B：文本页向前翻一页
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2024-07-14 08:01:55
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将keras的h5模型转化为onnx先安装pip install keras2onnximport kerasimport keras2onnximport onnxfrom kef
原创
2023-01-25 20:47:10
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数据处理基础numpy基础1.numpy创建数组及基础属性2.数组的特点3.创建常见数组4.数组数据类型5.生成随机数6.一维数组索引7.布尔索引8. 多维数组的索引9.实际问题10.数组的转置和换轴11.Numpy矩阵介绍12.通用函数介绍13数组广播机制14Numpy读写二进制文件15Numpy读写文本文件pandas基础1Pandas简介2.pandas读取文本文件3存储数据框4.pand
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2024-02-02 13:40:13
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Llama2模型的优化版本：Llama-2-Onnx。Llama-2-Onnx是Llama2模型的优化版本。Llama2模型由一堆解码器层组成。每个解码器层（或变换器块）由在于注意层的架构变化，Llama2利用了分组查询注意（GQA）机制来提高效率
原创
2024-03-19 11:15:39
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将pytorch模型转化为tensorflow格式，用于tfserving部署。
原创
2023-08-12 08:48:41
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在面对将 PyTorch 模型转换为 TensorFlow 的挑战时，我发现其实这是一个挑战与乐趣并存的过程。从环境配置到最终部署，每个环节都需要一些聪明的解决方案和工具支持。接下来，我将详细介绍这个过程。
## 环境配置
首先，我们需要为我们的项目配置一个合适的环境。以下是搭建这个环境所需的步骤:
```mermaid
flowchart TD
A[安装Python环境] -->
简介深度学习火了，一同热的还有深度学习框架。当然经过了几年的淘汰（比如theano)，目前最火的大概有Tensorflow、PyTorch以及Caffe了。他们各有所长，开发时可能会选定一个单独的平台，但是在应用时就需要考虑其他的因素。重新在其他框架上改代码就变得比较麻烦，如果能把模型直接转换好，更重要的是不同平台效果相同，那就会节省很多时间。MMdnn就是这样的一个模型转换工具，而且是微软出品，
目录一、torch中模型保存和加载的方式二、torch中模型保存和加载出现的问题1、单卡模型下保存模型结构和参数后加载出现的问题2、多卡机器单卡训练模型保存后在单卡机器上加载会报错3、多卡训练模型保存模型结构和参数后加载出现的问题a、模型结构和参数一起保然后在加载b、单独保存模型参数三、正确的保存模型和加载的方法最近使用pytorch训练模型，保存模型后再次加载使用出现了一些问题。记录一下解决方案
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2024-03-25 15:37:15
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TextCraft: Zero-Shot Generation of High-Fidelity and Diverse Shapes from Text 论文原文： https://arxiv.org/abs/2211.01427论文的研究动机DALL2已经在文本控制的图像生成上取得很好的效果，但是基于文本控制的3d点云生成的研究还不太成熟，于是本文作者想要研究这个方向内容；但是这时候作者发现了
# 将本地 PyTorch 模型转化为 LibTorch 模型
在深度学习领域，PyTorch 是一个流行且功能强大的框架，而 LibTorch 是其 C++ 接口，专为高效推理而设计。将 PyTorch 模型转换为 LibTorch 模型的过程，可以让开发者在 C++ 中利用训练好的模型进行推理，这对于产品的部署尤为重要。本文将介绍如何进行这一转换，并提供一些示例代码帮助大家理解。
## 1
原创
2024-09-17 07:06:08
220阅读
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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Pytorch模型.pth转化为ONNX格式通用模型报错
原创
2023-06-08 17:44:18
310阅读
LLaMa模型是Meta开源的大模型，模型参数从7B到65B不等，LLaMa-7B在大多数基准测试上超过了GPT3-173B，而LLaMa-65B和Chinchilla-70B、PaLM-540B相比也极具竞争力。相比于ChatGPT或者GPT4来说，LLaMa可能效果上还有差距，但相比Closed AI，至少LLaMa论文和模型都开源出来了，目前hugging face已集成了LLaMa的代
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2024-02-23 20:14:41
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本章节介绍 PaddleOCR 模型如何转化为 ONNX 模型，并基于 ONNXRuntime 引擎预测。
## 将PyTorch模型文件转化为bin的流程
### 整体流程
下面是将PyTorch模型文件转化为bin的整体流程：
```mermaid
journey
title 将PyTorch模型文件转化为bin的流程
section 准备工作
- 安装PyTorch和相关依赖
- 加载训练好的模型
section 将模型转换为bin
- 遍历模型的所有参数并保存到bin文件中
section
原创
2023-09-17 06:51:07
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引言：前文（数据库设计 Step by Step (8)——视图集成）讨论了如何把局部ER图集成为全局ER图。有了全局ER图后，我们就可以把ER图转化为关系数据库中的SQL表了。俯瞰整个数据库生命周期（如下图所示），找到我们的“坐标”。把ER图转化为关系数据库中的表结构是一个非常自然的过程。许多ER建模工具除了辅助绘制ER图外，还能自动地把ER图转化为SQL表。 从ER模型到SQL表从E
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2023-07-16 16:39:48
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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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