目录Pytorch_模型转Caffe（三）pytorch转caffemodel1. Pytorch下生成模型2. pth转换成caffemodel和prototxt3. pytorch_to_caffe_alexNet.py剖析4. 用转换后的模型进行推理5. prototxt注意问题Pytorch_模型转Caffe（三）pytorch转caffemodel模型转换基于GitHub上xxradon
关于RKNN RKNN 是Rockchip npu 平台使用的模型类型，以.rknn后缀结尾的模型文件。Rockchip 提供了完整了模型转换 Python 工具，方便用户将自主研发的算法模型转换成 RKNN 模型，同时 Rockchip 也提供了C/C++和Python API 接口。
RKNN
从PyTorch模型导出到ONNX文件是通过调用PyTorch的torch.onnx.export接口实现。 torch.onnx.export：如果pytorch模型既不是torch.jit.ScriptModule也不是orch.jit.ScriptFunction，它(torch.nn.Module)会run一
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2023-08-13 16:21:39
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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
# 将PyTorch模型转换为ONNX格式
## 简介
在深度学习领域，PyTorch作为一种常用的深度学习框架，可以用来构建和训练神经网络模型。然而，在某些情况下，我们可能需要将PyTorch模型转换为ONNX（Open Neural Network Exchange）格式，以便在其他平台上使用。本文将介绍如何将PyTorch模型转换为ONNX格式。
## 整体流程
首先，我们来看一下将Py
# 如何将pytorch模型转换为TorchScript
## 介绍
在深度学习领域，PyTorch 是一个非常流行的深度学习框架，而 TorchScript 是 PyTorch 的一个关键特性，它允许将 PyTorch 模型序列化为一种高效的格式，以便在不同环境中部署和运行。对于一个刚入行的小白来说，掌握如何将 PyTorch 模型转换为 TorchScript 是一个重要的技能。在本文中，我
caffe是比较老的框架了，pytorch还不火的时候，还是比较流行的，有些比较著名的如人脸识别网络如centerloss，目标检测网络mtcnn、ssd，OCR识别都有对应的caffe版本。但有几个问题：1、添加新的层比较麻烦，要写反向传播；2、搭建网络时，prototxt的网络结构比较麻烦，动辄几千行。3、一些新的trick添加比较麻烦。pytorch可以解决以上问题。现在很多任务都会使用py
1.首先是版本问题 由于硬件为RK1808，本次采用rknn-toolkit 1.7.1进行模型转换和验证。 将pt模型部署在硬件上需要使用C++编程部署，并且需要将pt模型转化为RK可接受的模型。 ① 目前硬件环境RK仅能解析yolov5 5.*版本的模型，对于yolov5更新后的6.0版本，硬件并不支持。 因为yolov5 5.*模型输出形式为三组数据，而yolov5 6.*输出为一组数据。（
一、转换为onnx模型在yolov5代码中运行export.py，转换为onnx模型，参数根据自己需要修改。二、创建转换目录然后在rknn文件夹下，找到onnx2rknn.py、dataset.txt和coco2017数据集，将它们复制到新的文件夹中，作为rknn模型转换目录。将需要转换的onnx模型也放在该目录中。我的目录结构如图所示，其中第一个文件夹是已经转换成功的生成目录。三、转换为rknn
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2023-06-16 19:14:34
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本章内容分四个部分讲，fp16、apm以及pytorch的多gpu训练模式、gradient checkpointing显存优化。本节内容基于 pytorch==1.2.0， transformers==3.0.2 python==3.6 pytorch 1.6+的版本有自带amp模式，这里暂时先不讨论，后期再做补充。一、fp16和fp32先说说fp16和fp32，当前的深度学习框架大都采用的都是
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2023-08-20 12:03:16
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rknn如何转换模型对于不同的芯片，需要不同的工具：RKNN-Toolkit1 v1.7.1 (for RK3399pro/RK1808/RV1126/RV1109)
RKNN-Toolkit2 v1.3 (for RK356x/RK3588/RV1106)
1 模型转换特别说明：以下内容参考来自rknn官网文档 Rockchip_User_Guide_RKNN_Toolkit2_CN-1.3.0.pdf。如有侵权告知删除。完整代码放在github上。1.1 工具链(RKNN-Toolkit2) RKNN 工具链提供了两种按照方式，一种是“通过 pip install 安装”和“通过 Docker 镜像安装”，建议“通过 Docker 镜像安装”。具
一、转模型方法NCNN编译完成后生成的工具中有一个caffe2ncnn，使用这个工具可以将caffe模型转成ncnn模型，该工具的命令参数格式为：./caffe2ncnn [caffeproto] [caffemodel] [ncnnparam] [ncnnbin]，比如：ncnn/build/tools/caffe/caffe2ncnn deploy.prototxt model.caffemo
操作步骤： 1. 将PyTorch模型转换为Torch脚本； 1）通过torch.j
原创
2022-07-12 10:17:58
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模型转换Rockchip提供RKNN-Toolkit开发套件进行模型转换、推理运行和性能评估。用户通过提供的 python 接口可以便捷地完成以下功能：1）模型转换：支持 Caffe、Tensorflow、TensorFlow Lite、ONNX、Darknet 模型，支持RKNN 模型导入导出，后续能够在硬件平台上加载使用。2）模型推理：能够在 PC 上模拟运行模型并获取推理结果，也可以在指定硬
首先按顺序讲下转换的步骤过程，若遇到问题可以看看最后的【可能遇到的问题】有没有你的问题呢。 已经转好了onnx，完成了二分之一，接下来就一起转nccn吧。1. ncnn环境搭建# 准备基础环境
sudo apt install build-essential libopencv-dev cmake
# 编译安装protobuf依赖库
git clone https://github.com/pr
## 如何将PyTorch模型转换为nb文件
### 背景介绍
PyTorch是一个开源的深度学习框架，它提供了丰富的工具和函数，用于构建、训练和部署深度学习模型。在实际的项目中，我们通常需要将PyTorch模型转换为可用于部署的文件格式，以便在不同环境中使用。其中，nb文件（或者称为.onnx文件）是一种常用的格式，它可以在不同的深度学习框架中进行模型的导入和导出。
本文将介绍如何使用Py
原创
2023-08-21 05:20:38
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搭建caffe平台：先在Linux系统下搭建caffe环境，安装依赖包：sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compilersudo apt-get install --no-install-recommends lib
本文主要介绍将pytorch模型准确导出为可用的onnx模型。以方便Open型简化# 需要
原创
2022-12-18 00:11:54
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### PyTorch模型转换为yolo wts
在深度学习领域，PyTorch是一个非常流行的深度学习框架，而yolo是一个用于实时目标检测的流行算法。有时候我们可能需要将PyTorch模型转换为yolo wts格式，以便在yolo中使用。但是并不是所有PyTorch模型都可以直接转换为yolo wts，因为它们的结构和参数可能会有所不同。
### 为什么不是所有PyTorch模型都能转换为
