工程的完整链接可以参考Github链接。Pytorch以其动态图的调用方式，深得许多科研人员的喜爱，是许多人进行科研研究、算法预研的不二之选。本文我们跟大家讨论一下，如何使用Pytorch来进行嵌入式的算法部署。这里我们采用的离线训练框架为Pytorch，嵌入式端的推理框架为阿里巴巴近期开源的高性能推理框架MNN。下面我们将结合MNIST这个简单的分类任务来跟大家一步一步的完成嵌入式端的部署。Py
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
转载
2023-08-06 21:06:54
283阅读
10月26日，深度学习元老Hinton的NIPS2017 Capsule论文《Dynamic Routing Between Capsules》终于在arxiv上发表。今天相关关于这篇论文的TensorFlow\Pytorch\Keras实现相继开源出来，让我们来看下。论文地址：https://arxiv.org/pdf/1710.09829.pdfCapsule 是一组神经元，其活动向量（act
转载
2024-08-21 09:43:39
55阅读
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
转载
2023-12-06 23:37:16
45阅读
说明1：该专栏没有规划有多少个系列文章，而是根据每次文章内容难易程度、文章较佳阅读时长决定最终文章篇幅。说明2：该专栏是对 huggingface 中多个模型的源码解析，源项目地址： huggingface/transformersgithub.com
Transformers 文档： Transformers - transformers 2.1.0 docu
转载
2023-12-23 17:31:24
55阅读
说明1：该专栏没有规划有多少个系列文章，而是根据每次文章内容难易程度、文章较佳阅读时长决定最终文章篇幅。说明2：该专栏是对 huggingface 中多个模型的源码解析，源项目地址： huggingface/transformersgithub.com
Transformers 文档： Transformers - transformers 2.1.0 docu
转载
2023-12-23 17:29:40
54阅读
from tensorflow.python.tools import freeze_graph
from tensorflow.python.saved_model import tag_constants
input_saved_model_dir = "pb_model"
output_ver = False
if output_ver == True:
output
转载
2023-12-19 15:06:39
96阅读
目录1、nn.Module——搭建属于自己的神经网络1.1 回顾系统预定义的层1.1.1 最常用的Linear层1.1.2 Conv2d类的源代码1.1.3 小结1.1.4 自定义层的基本步骤1.2 简单实现-自定义层1.2.1 第一步：定义一个的层（即一个类）1.2.2 第二步：定义一个神经网络模型1.2.3 第三步：训练模型1.2.4 小结1.3 补充：model.parameters()和
转载
2023-11-05 16:30:10
129阅读
将pytorch模型转化为tensorflow格式，用于tfserving部署。
原创
2023-08-12 08:48:41
671阅读
最近在做模型部署的工作，由于实现的代码用的pytorch，而要部署的时候还是觉得tensorflow serving比较靠谱。不得不吐槽下pytorch19年出了一个部署的框架Torch serve，然后居然是Java写的，知乎的评价更是不忍直视（https://www.zhihu.com/question/389731764），果断弃之。要将pytorch代码转为tensorflow，比较成熟的
转载
2023-10-04 18:57:52
320阅读
参考台大李宏毅：机器学习2021Transformer的直观理解Transformer本质上是一个seq2seq的模型，最早由《attention is all you need》提出，实际上是由编码和解码结构共同组成。广义上来说所有应用了self-attention的模型均可以称之为transformer，狭义上来说，Transformer是指该论文中提出的模型，如下图所示。 如图所示，左边部分
转载
2024-07-09 20:40:02
20阅读
目录前言一、查看CUDA版本二、安装CUDA三、安装cudnn四、安装Anaconda五、Pytorch六、TensorFlow前言深度学习框架TensorFlow和Pytorch的GPU版本搭建基础要求是显卡应当为NVIDIA系列，并将显卡驱动升级为最高版本。显卡驱动下载地址：官方驱动 | NVIDIA ，根据自己的显卡型号选择相应的驱动版本。一、查看CUDA版本安装好显卡最新版本驱动后，在桌面
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
转载
2024-08-06 14:14:11
63阅读
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(
转载
2023-08-07 14:22:47
188阅读
背景softmax在MNIST数据集上的正确率只有91%，不是很好，在这里，我们用卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）来改善效果。这会达到大概99.2%的准确率。权重初始化为了创建这个模型，我们需要创建大量的权重和偏置项。这个模型中的权重在初始化时应该加入少量的噪声来打破对称性以及避免0梯度。由于我们使用的是ReLU（线性纠正函数）神经元，因此比较好的做
转载
2024-04-15 15:06:25
36阅读
Paddle 模型转 TensorRT加速模型概述NVIDIA TensorRT 是一个高性能的深度学习预测库，可为深度学习推理应用程序提供低延迟和高吞吐量。PaddlePaddle 采用子图的形式对TensorRT进行了集成，即我们可以使用该模块来提升Paddle模型的预测性能。在这篇文章中，我们会介绍如何使用Paddle-TRT子图加速预测。当模型加载后，神经网络可以表示为由变量和运算节点组成
转载
2024-02-21 14:17:01
88阅读
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
为了将Paddle模型转换为PyTorch模型，这篇博客将详细记录整个过程，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧以及扩展应用。以下是详细步骤和相关配置。
### 环境准备
在进行模型转换之前，我们需要准备好合适的软硬件环境。以下是推荐的环境配置。
| 组件 | 版本 | 备注 |
|--------------------|---
### 如何将Keras模型转为PyTorch模型
在深度学习的实践过程中，我们可能会需要将一个用Keras框架训练好的模型转换为PyTorch模型，以便于在不同的环境中使用。本文将为你提供一个完整的流程和代码示例，帮助你实现这一目标。
#### 转换流程
以下是将Keras模型转换为PyTorch模型的一般流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-14 05:31:08
186阅读
# 实现 Transformer 模型的通用方法
## 引言
Transformer 模型是一种用于自然语言处理任务的强大的深度学习模型。它被广泛应用于机器翻译、语义理解和问答系统等任务中。在本篇文章中，我将向你介绍如何使用 PyTorch 和 TensorFlow 实现一个通用的 Transformer 模型。
## 整体流程
实现一个通用的 Transformer 模型可以分为以下几个步骤
原创
2023-11-05 04:36:27
167阅读
