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
因为某个需求，需要把原来pytorch的神经网络移植到华为的mindspore上 这边记录下遇到的坑 附上mindspore的官方教程：https://mindspore.cn/tutorials/zh-CN/r2.0/advanced/compute_graph.html这边附上需要移植的网络，以tensorflow和pytorch的形式移植import numpy as np
from te
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2023-10-09 21:10:26
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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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# YOLOv5 PyTorch模型转OpenVINO模型
## 引言
YOLOv5是一种目标检测模型，它具有高精度和高效率的特点。PyTorch是一种流行的深度学习框架，而OpenVINO是一种用于加速深度学习推理的工具集。将YOLOv5模型转换为OpenVINO模型可以提高推断速度，并使模型可以在不同硬件上运行。本文将介绍如何将YOLOv5 PyTorch模型转换为OpenVINO模型，并提
原创
2023-09-09 11:13:32
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目前主要有三种方式构建TensorRT的engine模型。(1) 第一种是使用模型框架自带的方法生成engine模型，比如TensorFlow和MXNet框架支持直接转成TensorRT的engine模型，这种方式虽然便捷，但是运行效率较低；(2) 第二种是使用C++或者python的API直接构建检测模型，这种方式虽然效率上限高，但是实现步骤较为繁琐，兼容性较低，一旦原推理模型发生变化，需要重新
注意：本文是使用 OpenVINO 2022.1创建的。如果您想知道如何使用OpenVINO 2021.4的旧API，请查看此notebook。尽管PyTorch是AI训练的绝佳框架，可用于推理，但 OpenVINO™工具包可以在推理性能方面提供额外的好处，因为它针对此任务进行了大量优化。要使用它，您只需3个简单的步骤：安装OpenVINO、转换和优化模型并运行推理。为了向您展示整个过程
PS:收好不谢，简单的做个介绍，分享的网盘里共有5个文件，1个anaconda，3个pytorch相关，1个opencv,贴图以示清白第二步：安装anaconda双击，记住，一定要双击Anaconda3-2020.11-Windows-x86_64.exe。然后就是一路的next按钮，上图
深入了解模型优化器1 说明2 实验目的3 任务内容4 实验原理4.1调整神经网络输入批次大小4.2 调整神经网络输入大小4.3剪辑模型网络4.4 调整输入的数据格式5 操作步骤6 实际操作 1 说明本实验所有代码均在ubuntu 18.04 + OpenVINO 2020R3.LTS installed 环境下验证通过，若需要代码移植，请务必检查环境配置是否与本实验环境相同。2 实验目的1、掌握
OpenVINO的深度学习部署工具套件主要包括两部分，一个是模型优化器，另外一个是推理引擎。模型优化器是由Python编写的，推理引擎是一套C++函数库以及C++的类工作原理是对训练产生的网络模型进行优化，优化结果转换成中间表示文件，得到IR文件（xml文件和bin文件）。xml文件中包含优化以后的网络拓扑结构，bin文件优化之后的模型参数和模型变量。对于TensorFlow框架，对应的模型为pb
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2023-10-07 16:29:18
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1.OpenVINO ™工具套件OpenVINO工具包(ToolKit)主要包括两个核心组件，模型优化器(Model Optimizer)和推理引擎(Inference Engine)。模型优化器(Model Optimizer)将给定的模型转化为标准的 Intermediate Representation (IR) ，并对模型优化。 模型优化器支持的深度学习框架：ONNX、Tens
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
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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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
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3. 图象分类通过前面两章的学习，我们已经了解 Pytorch 框架跟 OpenVINO™ 工具套件框架的用途，并且搭建好了开发环境，为本章学习做好了准备工作。本章介绍计算机视觉的基础任务之一图象分类的基本概念、深度学习对图象分类任务的推进与影响，常用的图象分类网络，基准数据集。Pytorch 框架自带的图象分类预训练模型库中模型、使用预训练模型实现图象分类、如何导出模型为 ONNX 格式，使用
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
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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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
