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
网上关于tensorflow模型文件ckpt格式转pb文件的帖子很多，本人几乎尝试了所有方法，最后终于成功了，现总结如下。方法无外乎下面两种：使用tensorflow.python.tools.freeze_graph.freeze_graph使用graph_util.convert_variables_to_constants1、tensorflow模型的文件解读使用tensorflow训练好的
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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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
原创
2023-08-06 21:06:54
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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
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
在以前的文章中，我们讨论过Transformer并不适合时间序列预测任务。为了解决这个问题Google创建了Hybrid Transformer-LSTM模型，该模型可以实现SOTA导致时间序列预测任务。但是我实际测试效果并不好，直到2022年3月Google研究团队和瑞士AI实验室IDSIA提出了一种新的架构，称为Block Recurrent Transformer [2]。从名字中就能看到，
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
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
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
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
258阅读
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
# PyTorch如何使用TensorRT进行推理：完整指南
TensorRT是NVIDIA开发的一种高性能深度学习推理库，可以显著加速在NVIDIA GPU上的推理过程。将PyTorch模型转换为TensorRT格式，可以提高推理速度，特别是在边缘设备和云端服务中。
## 什么是TensorRT？
TensorRT是一个深度学习推理优化工具，由NVIDIA提供，旨在提高深度学习模型在GPU
### 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
从一个大体思路角度记录一下学习的过程。细节不写在这里。输入文件：只需要一个cfg文件即可。整体思路：先为网络定义一个Darknet类，然后里面肯定有init，foward函数，这里还有load_weight函数，在init初始化的时候，需要将利用cfg构建一个网络框架。具体关系在forward函数中。更详细的说法：1. 转换输入：根据cfg文件，先把每个block单独存储（作为字典），放到bloc
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
原创
2021-12-16 09:34:29
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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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【深度学习基础】PyTorch实现DarkNet-53亲身实践1 网络结构2 pytorch实现2.1 block结构2.2 DarkNet-532.3 测试网络 1 网络结构YOLOv3的作者在其论文中提出，他们调了一个对目标检测效果很好的网络结构，叫做DarkNet-53。其基本结构是Residual block，但是不同于ResNet中的Basic block和BottleNeck，这个R
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2023-06-12 15:01:16
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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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