在 Python 中，我们安装第三方模块，有三种方式。第一种方式是第三方模块提供一个安装程序， 我们用 Python 解释器去执行这个程序即可；剩下两种方式是通过 setuptools 这个工具完成的。Python 有两个封装了 setuptools 的包管理工具：easy_install 和 pip，目前官方推荐使用 pip，这两个模块在 Python 3.7 版本 中已经作为内置模块存在了，所
在进行“MNN模型量化”的过程中，我们常常会面临如何有效备份、恢复、处理灾难场景以及集成工具链的问题。因此，这篇文章将详细介绍解决这些问题的过程。我们将明确每一步的流程，并配合具体的代码示例和图表，帮助理解。
首先，确保我们所使用的模型经过量化可以显著提升推理速度，为此需要进行数据处理和模型优化。
## 备份策略
为了安全地管理和保存我们的模型及其数据，强有力的备份策略是必不可少的。以下是备
cd project/android
mkdir build_64 && cd build_64
../build_64.sh "-DMNN_LOW_MEMORY=true -DMNN_CPU_WEIGHT_DEQUANT_GEMM=true -DMNN_BUILD_LLM=true -DMNN_SUPPORT_TRANSFORMER_FUSE=true -DMNN_ARM82=t
# PyTorch 模型转换为 MNN 的完全指南
随着深度学习的快速发展，更多的框架应运而生，各具特色。PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架，而MNN是一个由阿里巴巴推出的跨平台深度学习推理引擎。本文将介绍如何将PyTorch模型转换为MNN模型，并提供详细的代码示例以及流程图和序列图，帮助读者更好地理解。
## 为什么选择MNN？
MNN是一个高性能的深度学习推理引擎，支持多种平台
原创
2024-09-27 06:22:09
288阅读
作者：livan模型原理CTR预估的发展过程中，LR模型是比较常用的方法，因为其计算量小容易并行，工业上应用非常广泛，同时也引发了各位大佬基于LR模型的优化改进，这一改进通常有两个方向，一个是走融合路，即GBDT+LR样式，将LR模型与其他的模型算法结合，达到优势互补的效果；另一个就是因子分解，即FM系列探索，它们的主要思想就是构造交叉特征或者是二阶的特征来一起进行训练。
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2024-08-20 15:29:48
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一、提出问题将用户进行分类，进行精细化运营二、理解数据1)采集数据数据来源：https://www.kaggle.com/jihyeseo/online-retail-data-set-from-uci-ml-repowww.kaggle.com2)导入数据3)查看数据集的信息对字段的理解交易单号 InvoiceNo：字符串类型。六位数组成。c开头表示交易取消产品编号StockCode：字符串类型
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2024-08-15 14:35:54
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来说，主要有 VulkanBasicExecutionDirect 和 VulkanBasicExecutionInDirect，我们以。调用是个多态，其基类为。函数是于。
原创
2024-04-12 11:19:03
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mnn, python自:MNN模型文件参数修改（python）生
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2022-03-23 14:26:38
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1、离散选择模型1.1 离散选择模型简介DCM，Discrete Choice Model，即离散选择模型，DCM的常见模型有很多，包括二项Logit/Probit、多项Logit（MNL）、嵌套式Logit、有序Logit/Probit、混合Logit。所以在介绍MNL模型之前，先来介绍这个大类。离散选择模型（Discrete Choice Model, DCM）在经济学领域和社会学领域都有广泛
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2023-12-21 16:52:37
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PyTorch模型定义1. PyTorch模型定义的方式模型在深度学习中扮演着重要的角色，好的模型极大地促进了深度学习的发展进步，比如：CNN：解决了图像、视频处理中的问题RNN/LSTM：解决了序列数据处理的问题GNN：在图模型上发挥着重要作用当了解使用了深度学习的项目时，一般首先需要了解该项目使用了哪些模型，因此本节将主要讲解模型定义的方式、看懂GitHub上的模型定义、根据实际需求灵活选取模
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2023-08-31 11:24:25
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简述在交通实景图中检测出交通标志，并将区域裁剪，为后续的识别做准备。颜色过滤加载图像import cv2
import numpy as np
#加载原图
img=cv2.imread('walks.jpg')
print('img:',type(img),img.shape,img.dtype)
cv2.imshow('img',img)转换为HSV通道hsv=cv2.cvtColor(img
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2024-10-11 12:59:59
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看了《python神经网络编程》，跟着书上敲了一下mnist手写数字的代码，对神经网络有了初步的了解。此项目为三层神经网络识别，激活函数采用sigmoid函数，数据集为mnist手写数字集，训练集包括60000个样本，测试集10000个样本。第一部分,创建神将网络模型import numpy
import matplotlib.pyplot
#%matplotlib inline用在Jupyter
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2024-07-11 06:12:58
66阅读
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
2497阅读
目前主流的推理框架有：阿里的mnn，腾讯的ncnn，NVIDIA的TensorRT，Intel的OpenVINO深度学习推理框架如何选择深
原创
2023-01-05 20:37:05
755阅读
文章目录1. 基本数据类型2. Number（数字）强制转换3. String（字符串）强制转换格式化输出改变大小写：title()方法lower()方法upper()方法capitalize()方法swapcase()方法 ---反转大小写判断字符串首尾字符：startswith()方法endswith()方法改变文本位置：center()方法，ljust()方法rjust()方法检测字符串的
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2024-09-30 13:38:30
41阅读
1.准备知识此文需要提前掌握的知识有正则表达式、基础爬虫知识、数据字典、列表等。此外本文代码的编译环境是Python3，其中某些语句与Python2稍有不同。2.N-Gram模型在自然语言里有一个模型叫做n-gram，表示文字或语言中的n个连续的单词组成序列。在进行自然语言分析时，使用n-gram或者寻找常用词组，可以很容易的把一句话分解成若干个文字片段。使用该模型可以找到文本的核心词，那什么称为
系列博客目录：Caffe转Pytorch模型系列教程 概述 目录一、检查Pytorch模型是否正确地载入了参数二、检查网络模型是否正确1、对比Pytorch模型与.prototxt可视化结果2、运行两个网络对应的层并对比结果2.1 Caffe模型获取指定层的结果2.2 Pytorch模型获取指定层结果2.3 准备相同的预处理代码2.4 获取conv3的结果3、比对策略4、注意事项 相信看完本系列的
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2024-10-21 07:35:00
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mnn, 离线量化1. 前言mnn的离线量化，需要首先将其他模型转换成mnn的模型表达，再进行量化。这里我们采用MAX_ABS进行weight权重量化，KL散度进行激活值的量化，int8对称量化。2. Code2.1 mnn模型读入与解析std::unique_ptr<MNN::NetT> netT; { std::ifstream input(modelFile); std::ostringstream outputOs; .
原创
2022-03-23 14:27:29
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目录将pytorch训练好的.pth模型转为.onnx模型使用MNNConvert命令将.onnx模型转为.mnn模型（linux上进行）第一种方法第二种方法报错解决大概过程就是训练量化创建DataLoader加载模型将模型设置为训练量化模式定义优化器训练测试保存模型量化精度将pytorch训练好的.pth模型转为.onnx模型import torch
import torch.onnx
impo
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2023-08-13 16:21:53
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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
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2023-12-06 20:52:59
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