### 使用Python将ONNX模型转换为PB模型
ONNX是一种用于机器学习模型的开放式格式，它允许用户在不同的深度学习框架之间交换模型。而PB（Protocol Buffers）是一种用于序列化结构化数据的灵活、高效的格式。
在本文中，我们将介绍如何使用Python将ONNX模型转换为PB模型。我们将使用`onnx_tf.backend.prepare()`函数从ONNX模型创建一个Te
原创
2024-06-26 06:08:08
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训练了很久的Tf模型，终于要到生产环境中去考研一番了。今天花费了一些时间去研究tf的模型如何在生产环境中去使用。大概整理了这些方法。继续使用分步骤保存了的ckpt文件这个貌似脱离不了tensorflow框架，而且生成的ckpt文件比较大，发布到生产环境的时候，还得把python的算法文件一起搞上去，如何和其他程序交互，可能还得自己去写服务。估计很少有人这么做，貌似性能也很一般。使用tensorfl
使用TensorFlow, ONNX和TensorRT加速深度学习推理在这篇文章中，您将了解如何使用新的 TensorFlow-ONNX-TensorRT 工作流程部署经过 TensorFlow 训练的深度学习模型。 本教程使用 NVIDIA TensorRT 8.0.0.3 并提供两个代码示例，一个用于 TensorFlow v1，一个用于 TensorFlow v2。 TensorRT 是一个
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2024-02-23 23:15:45
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from keras import backend as Kfrom keras.
原创
2018-09-22 18:24:36
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Pytorch训练的模型转.onnx、.pb、.h5、.tftilePytorch训练的模型转.onnx、.pb、.h5、.tftilePytorch模型导入Pytorch模型转.onnx、.pb、.h5.h5文件转.tftile文件 Pytorch训练的模型转.onnx、.pb、.h5、.tftile由于深度学习训练出后的参数往往是保存在指定的模型中的，这在使用时将不是那么方便，同时为了减小训
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2023-08-28 11:12:42
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# PB转JavaBean
## 介绍
在软件开发中，经常需要处理数据的序列化和反序列化。Protocol Buffer（简称PB）是一种轻量级的数据序列化格式，被广泛应用于分布式系统和数据存储中。而JavaBean是Java语言中用于表示数据对象的一种特殊对象。
本文将介绍如何将PB数据转换为JavaBean对象，并提供代码示例。我们将使用Google的Protocol Buffer库（p
原创
2024-01-20 10:32:01
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# 从 Protocol Buffers 到 Java：一次数据序列化的旅程
在现代软件开发中，数据的序列化和传输是一项至关重要的任务。Protocol Buffers（简称 pb）是由 Google 开发的一种语言中立、平台中立、可扩展的序列化结构数据的方法。而 Java 作为一种广泛使用的编程语言，能够与 Protocol Buffers 进行良好的配合。本文将介绍如何将 Protocol
原创
2024-08-18 04:40:42
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我们的model的forward用的是forward_dummy，我们对比一下两个函数。再原pth模型中forward_test，hrnet转onnx的时候要注意。
原创
2023-05-18 17:05:04
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# 如何将 Pytorch 模型转换为 ONNX
## 介绍
Pytorch 是一个流行的深度学习框架，而 ONNX（Open Neural Network Exchange）是一个用于表示深度学习模型的开放格式。将 Pytorch 模型转换为 ONNX 格式可以使模型在其他框架中使用，比如 TensorFlow 或 Caffe2。
在本篇文章中，我将向您展示如何将 Pytorch 模型转换为
原创
2024-03-10 06:42:36
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写在前面 本篇文章仅仅做个人记忆，如果能帮助到一些需要将Yolov7转为Onnx并推理，再将Onnx转为Rknn的同学，那我会感到非常荣幸。网上现在有许多关于转Rknn的模型，但是我觉得比较乱，本篇文章仅仅是把网上的文章总结在一起，让大家知道在哪种模型情况下更适合用。我也不是大模型的专家，如果哪里说的有问
本文节选自霍格沃兹测试学院内部教材Protocol Buffers 是谷歌开源的序列化与反序列化框架。它与语言无关、平台无关、具有可扩展的机制。用于序列化结构化数据，此工具对标 XML
，支持自动编码，解码。比 XML 性能好，且数据易于解析。更多有关工具的介绍可参考官网。Protocol Buffers官网：https://developers.google.com/protocol-buffe
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2024-06-17 23:00:11
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最近真的项目很紧，996模式开启了多日，在完成项目一小步后，总算有时间进行一些梳理，也是对tensorflow有了更多的认识。之前在学校实验室中，其实并不涉及太多tensorflow c++端的接口，无论是训练还是做inference，基本上都是python，相对来说还是比较简单的，但是c++还是会比python多很多步骤，第一个遇到的问题其实就是，我怎么使用python训练好的ckpt模型呢？下
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2024-06-27 19:55:17
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# 从PyTorch到NCNN：一次完整的模型转换流程
在深度学习领域，模型的部署是一个非常重要的环节。而NCNN作为一个高效的轻量级深度学习框架，能够在移动端和嵌入式设备上进行快速的推理。在本文中，我们将介绍如何将PyTorch模型转换为NCNN模型，并展示详细的转换流程。
## PyTorch转ONNX
首先，我们需要将PyTorch模型转换为ONNX格式。ONNX是一种开放的神经网络交
原创
2024-03-02 05:33:50
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目录PyTorch简介导入转换器快速浏览模型将PyTorch模型转换为ONNX摘要和后续步骤参考文献在关于2020年使用便携式神经网络的系列文章中，您将学习如何将PyTorch模型转换为便携式ONNX格式。由于ONNX并不是用于构建和训练模型的框架，因此我将首先简要介绍PyTorch。对于从头开始并考虑将PyTorch作为构建和训练其模型的框架的工程师而言，这将很有用。PyTorch简介PyTor
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2024-05-06 10:52:18
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概述神经网络本质上是一个计算图。计算图的节点是算子，边是参与运算的张量。而通过可视化 ONNX 模型，我们知道 ONNX 记录了所有算子节点的属性信息，并把参与运算的张量信息存储在算子节点的输入输出信息中。事实上，ONNX 模型的结构可以用类图大致表示如下：如图所示，一个 ONNX 模型可以用 ModelProto 类表示。ModelProto 包含了版本、创建者等日志信息，还包含了存储计算图结构
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2024-08-24 10:16:12
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