# 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
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
转载
2023-08-11 16:06:32
171阅读
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
转载
2023-08-13 16:21:53
455阅读
# 如何将PyTorch模型转换为NCNN
## 整体流程
下面是将PyTorch模型转换为NCNN的整体步骤：
| 步骤 | 内容 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 将PyTorch模型转换为ONNX模型 |
| 步骤二 | 使用ncnn工具将ONNX模型转换为ncnn模型 |
| 步骤三 | 在ncnn中加载并运行模型 |
## 具体步骤
### 步骤一：将PyTo
原创
2024-03-01 04:20:07
162阅读
主要任务：将mobileNet模型转换为ncnn模型
参考博客：
实现方法：
１、前提条件：下载并成功编译ncnn
（主要参考github文档：https://github.com/Tencent/ncnn/wiki/how-to-build）
install g++ cmake protobuf
转载
2024-08-22 11:43:47
143阅读
前言：目前基于pytorch的深度学习框架应用的越来越广泛，相关的轻量级部署框架引擎也推广的比较火热。目前主要分为两种，针对1对1和多对1，如tflite，torchlite等为1对1主要支持自家生态训的训练框架。针对多对1，其中以onnxruntime、paddle、ncnn、mnn等为主，可支持多种不同训练框架，毕竟是BAT三巨头推出来的。但是在将基于pc端生成的深度
转载
2023-08-23 16:51:23
230阅读
综述最近在研究OCR模型（包括文本检测和文本识别）在安卓端的部署，由于这里用到的算法是基于百度研发的PPOCR算法，最终需要在安卓端落地应用，部署框架使用的是ncnn框架，中间涉及模型转换和部署的问题，所以特意在此做一个记录，本文以百度开源的算法模型为初始模型主要讲一下训练模型如何转换为安卓端部署模型的问题。说到模型转换，自然会涉及原模型（推理/训练模型）、中间模型（onnx）和目标模型（ncnn
转载
2024-03-19 06:52:04
662阅读
# 如何将PyTorch模型转换为NCNN模型
## 1. 简介
在本文中，我将向你介绍如何将PyTorch模型转换为NCNN（一个用于移动端的高性能深度学习框架）模型。这将使你能够在移动设备上部署和运行你的PyTorch模型。首先，让我们了解整个过程的流程。
## 2. 流程概述
以下是将PyTorch模型转换为NCNN模型的流程概述：
| 步骤 | 描述 |
| --- | ---
原创
2023-12-17 05:35:02
332阅读
首先编译腾讯开源的ncnn：https://github.com/tongxiaobin/ncnn在tools/pytorch里最下
原创
2023-05-05 16:57:40
409阅读
1、KNN概述最简单最初级的分类器，就是将全部的训练数据所对应的类别都记录下来，当测试对象的属性和某个训练对象的属性完全匹配时，便可以对其进行分类K近邻（k-nearest neighbour,KNN）是一种基本分类方法，通过测量不同特征值之间的距离进行分类。k近邻的四路是：如果一个样本在特征控件中的k个最相似（即特征空间中最邻近）的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，其中k通常
转载
2024-07-15 12:58:08
86阅读
文章目录1 问题描述2 问题分析3 hb_model_verifier验证 quanti onnx 和 bin模型 的一致性4 网络模型本身有问题？5 模型转换工具链使用的问题？6 思考与建议7 附上一些很好的踩坑文章 仅以此文感谢师弟 闪电侠的右手，并记录bug调试过程。1 问题描述之前有写过文章：将pytorch生成的onnx模型转换成.bin模型，其中，在获取.bin模型时，把yaml文件
转载
2024-09-28 10:33:42
243阅读
NNIE模型转换环境搭建《NNIE模型转换环境搭建》 推荐使用开源项目 https://github.com/RaySue/NNIE-lite ，使用NNIE像使用ncnn一样简单。Key Words：多版本gcc安装、NNIE模型转换 Beijing, 2020作者：RaySueCode：https://github.com/RaySue/NNIE-lite Agile Pioneer 实验
转载
2024-10-29 10:00:05
111阅读
现在的通用N-Tier模型很合理了么？ N-Tier的目的是什么？不就是为了清晰么？现在的N-Tier都有很理论化的色彩，在实际的应用中，往往为了保持那点清晰性，不得不让人破口大骂。 尤其是一个有着多个子系统的复杂系统
通常我们在训练模型时可以使用很多不同的框架，比如有的同学喜欢用 Pytorch，有的同学喜欢使用 TensorFLow，也有的喜欢 MXNet，以及深度学习最开始流行的 Caffe等等，这样不同的训练框架就导致了产生不同的模型结果包，在模型进行部署推理时就需要不同的依赖库，而且同一个框架比如tensorflow 不同的版本之间的差异较大， 为了解决这个混乱问题，LF AI 这个组织联合 Faceb
准确工作，安装配置好CUDA,cudnn，vs2019，TensorRT下面我们在上面的基础上，下载opencv4（备用），然后创建onnx2TensorRT 项目1.vs2019创建控制台程序， 如果你是初次安装，没有c++套件（如果你安装了C++套件 ，忽略此步，直接进行第2步），打开 Visual Studio Installer , 点击 " 修改 " 按钮 
一、转模型方法NCNN编译完成后生成的工具中有一个caffe2ncnn，使用这个工具可以将caffe模型转成ncnn模型，该工具的命令参数格式为：./caffe2ncnn [caffeproto] [caffemodel] [ncnnparam] [ncnnbin]，比如：ncnn/build/tools/caffe/caffe2ncnn deploy.prototxt model.caffemo
转载
2024-01-02 16:57:57
342阅读
# PyTorch转换成NCNN的流程
## 概述
在本文中，我们将介绍如何将PyTorch模型转换为NCNN模型。PyTorch是一种流行的深度学习框架，而NCNN是一个轻量级的神经网络前向计算框架。通过将PyTorch模型转换为NCNN模型，我们可以在移动设备上高效地运行深度学习模型。
## 步骤概览
下面是将PyTorch模型转换为NCNN模型的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
|
原创
2023-12-26 06:22:12
169阅读
# PyTorch训练模型转NCNN的实用指南
在深度学习应用中，PyTorch和NCNN都是极为重要的工具。PyTorch通常用于模型的训练，而NCNN则广泛应用于移动和边缘设备，让我们能够在不同的平台上部署深度学习模型。本文将详细介绍如何将PyTorch训练好的模型转换为NCNN格式，并附上相应的代码示例。
## 1. PyTorch模型训练
在开始使用NCNN转换之前，你需要有一个训练
原创
2024-10-25 05:33:06
290阅读
ONNX内部节点修改方法承接上回《PyTorch转ONNX之F.interpolate》，因为op10的计算输出大小问题，导致我上采样的结果的大小出现小数，由预期输出结果output_size=[1., 3., 9., 9.]变成了output_size=[1., 3., 8.999, 8.999]，经过后续强制转换操作抹平成为了output_size=[1, 3, 8, 8]，这就很气了。如下图
搭建caffe平台：先在Linux系统下搭建caffe环境，安装依赖包：sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compilersudo apt-get install --no-install-recommends lib
转载
2024-07-26 01:53:04
175阅读
