ONNX的结构与转换1. 背景2. ONNX结构分析与修改工具2.1. ONNX结构分析2.2. ONNX的兼容性问题2.3. 修改ONNX模型3. 各大深度学习框架如何转换到ONNX？3.1. MXNet转换ONNX3.2. TensorFlow模型转ONNX3.3. PyTorch模型转ONNX3.4. PaddlePaddle模型转ONNX3.4.1. 简介3.4.2. 模型导出为ONNX
一、Pytorch模型转onnx模型 1、准备一个训练好的模型 模型下载链接： https://pan.baidu.com/s/1hmQf0W8oKDCeMRQ2MgjnPQ | 提取码: xce4 2、模型转换及测试代码（详细过程见代码注释）&n
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2024-05-13 13:37:15
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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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# PyTorch ckpt模型转pb的详细指南
在深度学习项目中，我们常常需要将训练好的模型进行保存和转换。对于使用PyTorch框架训练的模型，我们可能希望将其转换成TensorFlow所使用的`.pb`格式。这篇文章将详细介绍如何将PyTorch的ckpt模型转换为TensorFlow的pb模型。
## 流程概览
在开始之前，让我们先简单概述一下整个流程：
| 步骤
原创
2024-09-08 05:52:08
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到目前为止，我们介绍了如何处理数据以及如何构建、训练和测试深度学习模型。然⽽在实际中，我们有时需要把训练好的模型部署到很多不同的设备。在这种情况下，我们可以把内存中训练好的模型参数存储在硬盘上供后续读取使用。import torch
from torch import nn目录1. 读取Tensor2. 读写模型3. 小结1. 读取Tensor我们可以直接使⽤save函数和load函数分别存储和读
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2024-01-21 09:28:04
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我们在训练深度学习模型的过程中，最好对已经训练好的深度学习模型进行保存，或者方便的加载别人训练好的模型微调节省训练时间，实现高效率解决问题。为什么需要模型文件深度学习的模型参数超级多比如：Transformer模型、Bert模型等。训练的数据集一般很大，比如：1000G以上等。若本地电脑的算力或者实验室的服务器算力基本不够，训练模型花费时间多，一个模型短则训练几天不能停，甚至几个月，有可能发生内存
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2024-01-28 03:06:40
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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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之前，在我的博客《Linux查看磁盘的使用》 已经给出了在linux服务器上的anaconda3的安装方法和流程。 安装好了之后在服务器上就能够使用python了。 让我们回忆一下，在windows上，已经安装了anaconda3之后，是怎么在vscode上继续安装TensorFlow的。 第一次安装TensorFlow的时候，还不知道虚拟环境这
在实际应用中，将 PyTorch 模型转换为 ONNX 格式以便于进行推理和部署显得尤为重要。然而，在实践中，我却遇到了 PyTorch 转 ONNX 失败的问题，导致了在产品上线和服务拓展上的障碍。本文将详细记录这一过程，以帮助更多面临类似问题的开发者。
### 问题背景
在当前的深度学习应用场景中，PyTorch 模型常被用于训练，而 ONNX 的使用则为不同平台间的模型可移植性和兼容性提
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
文章目录 目录前言一、环境配置1.配置运行环境2.安装netron二、pytorch到onnx1.定位主干网络2.onnx格式转换 附：HRNet emantic-segmentation运行的调试 前言 torch.onnx的官方文档及绝大多数博客只给出了转换简单网络的过程，这里我们以转换HRNet网络为例，给出转换过程及主干网络的可
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2023-12-10 15:16:30
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本文作者总结了自己参与Pytorch到ONNX的模型转换转换工作中的经验，主要介绍了该转换工作的意义，模型部署的路径以及Pytorch本身的局限。
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2021-06-23 17:03:37
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之前几个月参与了OpenMMlab的模型转ONNX的工作（github account: drcut），主要目标是支持OpenMMLab的一些模型从Pytorch到ONNX的转换。这几个月虽然没做出什么成果，但是踩了很多坑，在这里记录下来，希望可以帮助其他人。
这篇是第一部分，理论篇，主要介绍了和代码无关的一些宏观问题。再接下来我会专门写一篇实战篇，针对OpenMMlab中一些具体
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2021-07-16 18:23:35
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# PyTorch转ONNX变慢的解决方法
作为一名经验丰富的开发者，我将教会刚入行的小白如何解决“PyTorch转ONNX变慢”的问题。在本文中，我将详细介绍整个流程，并给出每个步骤需要做的事情和相应的代码示例。
## 整体流程
首先，让我们来看一下整个流程。下表展示了将PyTorch模型转换为ONNX格式的步骤。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 加载
原创
2024-02-02 10:11:26
515阅读
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
# PyTorch YOLO转ONNX
## 引言
近年来，随着深度学习技术的发展，计算机视觉领域取得了巨大的进展。目标检测是计算机视觉中的一个重要任务，它在许多实际应用中起着关键作用。其中，YOLO（You Only Look Once）是一种快速而准确的目标检测算法，广受欢迎。然而，YOLO通常使用PyTorch作为开发框架，在一些应用场景中需要将模型转换为ONNX格式，以便在其他框架中使用
原创
2023-08-21 10:14:23
435阅读
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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1.Transfer Learning transfer learning 是十分重要的技术，尤其是在实际应用中，往往数据很大但是有标签的（即训练样本）样本是十分稀少的，我们对数据进行标注十分耗时耗力的事情。这个时候就需要使用迁移学习，通过不同的任务对网络进行finetune。transfer learning 有以下几种场景：1. 将ConvNet 作为特征提取器：将预训练好的网络去掉
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2024-01-10 17:56:33
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pytorch2onnx最近做的项目需要把训练好的模型移植到移动端，安卓手机上，实验室选择了ncnn这个框架，所以我选择了pytoch2onnx2ncnn框架的这个思路。下面主要是记录一下pytorch转onnx模型的步骤和踩过的坑。项目地址ONNX 定义了一种可扩展的计算图模型、一系列内置的运算单元（OP）和标准数据类型。每一个计算流图都定义为由节点组成的列表，并构建有向无环图。其中每一个节点都
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2024-05-15 09:57:43
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CMake+libtorch+Qt毕业设计打算做一个小软件，实现一个简单的Machine Reading。前几天pytorch发布了1.0稳定版，据说在部署上更方便，于是尝试一下。 首先准备anaconda+pycharm+Qt+pytorch1.0+libtorch。流程：pytorch训练模型完成，保存为.pt文件(包含模型与参数，相当于tensorflow的pb文件？)编写CMakeList
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2024-04-17 21:10:08
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