目录一、可视化Caffe的网络模型1、在线网站2、本地可视化二、SfSNet的第一部分1、网络名2、输入层3、第一个卷积层conv14、第一个BN层bn15、第一个Relu层relu16、第一部分的完整Pytorch代码二、SfSNet的残差块1、Caffe的Eltwise层2、实现一个“ResidualBlock”三、反卷积层、Concat层、池化层以及全连接层1、反卷积层2、Concat层3
1.Pytorch保存加载模型1.1 当提到保存和加载模型时，有三个核心功能需要熟悉：1.torch.save：将序列化的对象保存到disk。这个函数使用Python的pickle实用程序进行序列化。使用这个函数可以保存各种对象的模型、张量和字典。 2.torch.load：使用pickle unpickle工具将pickle的对象文件反序列化为内存。 3.torch.nn.Module.load
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2024-09-20 07:52:50
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将 PyTorch 模型转为 ONNX 模型是一个非常实用且广泛应用的技术，允许我们在多种平台上运行和优化深度学习模型。以下是详细的操作流程和技术实现，以帮助您更好地理解这一过程。
## 环境配置
在开始之前，我们需要配置好开发环境，以确保能够顺利进行 PyTorch 到 ONNX 的模型转换。以下是环境配置的流程图和相关代码块。
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flowchart TD
A[配
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
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2023-11-24 21:33:56
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在深度学习工程中，PyTorch已成为一种流行的框架，然而将PyTorch模型转换为ONNX（开放神经网络交换）格式以便于跨平台部署时，常常会遇到各种挑战。这篇博文将详细记录“PyTorch转ONNX模型”过程中出现的问题和解决方案。
### 问题背景
在实际应用场景中，许多基于PyTorch的模型需要转化为ONNX格式，以便在不同的硬件和编程框架中进行推理。这一过程对我们的业务影响重大，因为
一、基于海思芯片：从算法到移植 darknet框架下训练yolov3二、基于海思芯片：从算法到移植 darknet框架下yolov3转为caffe框架下三、基于海思芯片：从算法到移植 caffe-yolov3测试训练效果四、基于海思芯片：从算法到移植 生成海思wk文件并进行成果展示 在本系列教
1.安装anaconda一般有图形界面的个人电脑上装Anaconda比较好，因为有GUI，各种操作比较方便。但是云服务器上就没必要装Anaconda了，直接装无图形界面miniconda就好了wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
chmod a+x Miniconda3-latest
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2023-11-11 22:52:48
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pytorch格式的模型在部署之前一般需要做格式转换。本文介绍了如何将pytorch格式的模型导出到ONNX格式的模型。ONNX(Open Neural Network Exchange)格式是一种常用的开源神经网络格式，被较多推理引擎支持，比如：ONNXRuntime, Intel OpenVINO,
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2024-05-21 08:58:45
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作者：龟壳（一）Pytorch分类模型转onnx 实验环境：Pytorch2.0 + Ubuntu20.041.Pytorch之保存加载模型1.1 当提到保存和加载模型时，有三个核心功能需要熟悉：1.torch.save：将序列化的对象保存到disk。这个函数使用Python的pickle实用程序进行序列化。使用这个函数可以保存各种对象的模型、张量和字典。
2.torch.load：使用pickl
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2023-06-18 00:57:52
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在之前的几篇博客中，我直接通过Deeplearning4j进行建模、训练以及评估预测。但在实际使用中，各个团队未必都会将Deeplearning4j作为首选的开源库。这样一来，模型的复用就变得非常困难，无形中增加了重复劳动的成本。虽然我们可以自己开发一套不同库之间模型转换的工具，但是这需要对转换双方的库的实现都要非常清楚，包括正确的解析模型文件及参数，正确建模以及导入参数等等，显然这项工作出错的可
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2024-09-21 22:49:17
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# 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
原创
2024-01-13 04:17:16
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部署简介 对于深度学习模型来说，模型部署指让训练好的模型在特定环境中运行的过程。但是深度学习模型是依赖一些框架编写的，这些框架(PyTorch、TensorFlow)由于依赖环境的限制，无法在手机、开发板等生产环境中安装。同时深度学习模型需要大量的算力才能满足实时运行的需求。模型的运行效率需要优化。 &
torch.onnx.export(model, args, f, export_params=True, verbose=False, training=False, input_names=None, outpu
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2024-10-24 10:00:49
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如果安装了CPU版的onnxruntime，要先pip uninstall onnxruntime，再安装对应的GPU版本。
原创
2022-10-08 09:15:39
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Pytorch一小时入门教程
目录Pytorch一小时入门教程前言Pytorch是什么话不多说 冲！1.张量的概念2.张量的运算3.张量和Numpy的转换Pytorch第一部分就到此结束啦 之后的学习还好继续记录 有什么问题欢迎大家一起讨论 谢谢大家。 前言虽然之前已经学习了很多有关机器学习的知识，但都是理论了解，真正遇到项目才发现自己实操验证不足，故而选择从基础学习，正好自己做一下笔记。Pyt
本文我们将主要介绍PyTorch中自带的torch.onnx模块。该模块包含将模型导出到ONNX IR格式的函数。这些模型可以被ONNX库加载，然后将它们转换成可在其他深度学习框架上运行的模型。torch.onnx.export(model, args, f, export_params=True, verbose=False, training=False, input_names=None,
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2024-04-15 23:04:28
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1. 训练代码pytorch自身部署较麻烦，一般使用onnx和mnn较为实用训练模型的代码：import torchimport torch.nn as nnimport torchvisionimport torchvision.transforms as transformsimport torch.optim as optimfrom torch.optim import lr_sch
原创
2021-12-14 17:30:24
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pytorch的模型可以转为hf、onnx、trt，都是什么格式啊：？几种转换有啥区别？ GPT-4o PyTorch 模型可以转换为多个
原创
2024-07-01 11:05:10
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模型部署指让训练好的深度学习模型在特定环境中运行的过程。模型部署会面临的难题：运行模型所需的环境难以配置。深度学习
原创
2024-04-01 13:22:40
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文章目录一、快速开始（Quick Start）数据处理（Working with data）创建模型（Creating Models）优化模型参数（Optimizing the Model Parameters）保存模型（Saving Models）加载模型（Loading Models）二、张量（Tensors）初始化张量（Initializing a Tensor）张量的属性（Attribu
