前言最近呢，在忙一个项目，需要将pytorch训练的模型部署在移动端。然后遇到也遇到了一些坑，简单的记录一下整个过程，转换的模型就使用经典的分类网络模型mobilenet_v2。将pytorch模型转换为onnx模型环境准备这个步骤比较简单，只需要安装pytorch即可，笔者这里使用的是pytorch 1.9.1的版本，直接用pip 安装即可转换步骤pytorch转为onnx的代码网上很多，也比较
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2024-03-14 21:26:59
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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
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2023-10-04 18:57:52
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pytorch转onnximport torch
torch_model = torch.load("save.pt") # pytorch模型加载
batch_size = 1 #批处理大小
input_shape = (3,244,244) #输入数据
# set the model to inference mode
torch_model.eval()
x = torch.r
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2023-05-18 12:17:50
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目录1 总体流程2 环境配置2.1 软件安装2.2 protobuf编译2.3 ncnn编译2.3 VS2019配置3 模型转换3.1 pytorch模型转onnx模型3.2 简化onnx模型3.3 onnx模型转ncnn模型 1 总体流程按照官方模型转换示例：use-ncnn-with-pytorch-or-onnx，首先将pytorch模型转为onnx模型，接着使用onnx-simplifi
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2023-08-11 16:06:32
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为什么要使用TorchScript对模型进行转换？a)、TorchScript代码可以在它自己的解释器中调用，它本质上是一个受限的Python解释器。这个解释器不获取全局解释器锁，因此可以在同一个实例上同时处理多个请求。b)、这种格式允许我们将整个模型保存到磁盘上，并将其加载到另一个环境中，比如用Python以外的语言编写的服务器中c)、TorchScript提供了一种表示方式，我们可以在其中对代
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2023-11-04 21:27:14
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Pytorch版本MobileNetV3转ONNX然后转om模型使用Pyacl离线推理概述:本文主要讲述把MobileNet转成华为Altas服务器离线推理om模型的过程,本人在转换过程中也遇到过比较多的坑,这里把我的经验记录下来,希望大家可以少走点弯路,如果大家觉得此教程有用,记得订阅点赞加分享哦.1. 下载官方的样例ATC MobileNet在ascend的ModelZoo已经有相关的样例,我
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2023-12-04 21:00:44
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因为某个需求，需要把原来pytorch的神经网络移植到华为的mindspore上 这边记录下遇到的坑 附上mindspore的官方教程：https://mindspore.cn/tutorials/zh-CN/r2.0/advanced/compute_graph.html这边附上需要移植的网络，以tensorflow和pytorch的形式移植import numpy as np
from te
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2023-10-09 21:10:26
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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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本地pytorch代码迁移至华为云ModelArts平台训练上传代码和数据集至华为云OBS注册华为云OBS账号并使用AK登录。 参考这篇文件OBS账号注册和登录
修改pytorch本地训练代码文件，在源代码开始处新增以下片段。# 创建解析
parser = argparse.ArgumentParser(description="train flower",
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2023-09-15 20:38:26
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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
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2023-09-27 06:07:21
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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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# Keras和PyTorch模型转换
## 引言
深度学习框架为我们提供了各种工具和函数，使我们能够轻松地构建、训练和部署神经网络模型。Keras和PyTorch是目前最受欢迎的深度学习框架之一。它们都具有易用性、高效性和灵活性，但由于语法和内部实现的差异，我们可能需要在这两个框架之间进行模型转换。
在本文中，我们将探索如何在Keras和PyTorch之间进行模型转换。我们将介绍如何将Ker
原创
2023-08-17 14:42:22
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# 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
原创
2024-04-08 04:15:38
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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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PyTorch模型转换教程
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能有机会教导一位刚入行的小白如何实现"PyTorch模型转换"。在本文中，我将向你展示整个转换流程，并提供每个步骤所需的代码和相应的注释。
整体流程
下面是实现PyTorch模型转换的整体流程表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 导入必要的库 |
| 步骤二 | 加载预训练的PyTorch模
原创
2023-12-21 03:56:25
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# PyTorch模型转换为RKNN的完整指南
在深度学习应用中，PyTorch以其灵活性和易用性备受开发者青睐。然而，在一些嵌入式系统或物联网设备上，直接使用PyTorch模型可能过于庞大，无法高效运行。为了在这些设备上实现深度学习模型的推理，我们通常需要将PyTorch模型转换为RKNN格式。RKNN是Rockchip的神经网络推理引擎，它可以为Rockchip硬件提供优化支持。
## 1
# PyTorch到NCNN模型转换：一个完整的指南
随着深度学习的普及，模型的部署与兼容性成为了研究者和开发者的关注重点。PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架，而NCNN是一个针对移动平台优化的深度学习推理框架。本文将探讨如何将PyTorch模型转换为NCNN模型，并提供相应的代码示例。
## PyTorch与NCNN简介
- **PyTorch**：一种流行的深度学习框架，易于使用
# Detectron ResNet 模型转换至 Pytorch 模型
深度学习的快速发展使得各类模型的迁移和实现变得日益重要。在这篇文章中，我们将讨论如何将 Detectron 中的 ResNet 模型转换为 PyTorch 模型。Detectron 是一个用于检测和分割的高性能框架，而 PyTorch 以其灵活性和易用性迅速成为深度学习领域的热门选择。我们的目标是带您走过这一转换过程，并提供
一文掌握Pytorch-onnx-tensorrt模型转换pytorch转onnx2022.42021.6.24-----------------------分割线onnx转tensorrt转换推理 pytorch转onnx对于实际部署的需求，很多时候pytorch是不满足的，所以需要转成其他模型格式来加快推理。常用的就是onnx，onnx天然支持很多框架模型的转换，
如Pytorch,tf,d
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2023-08-10 11:03:36
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