目录前言一、踩大坑二、pytorch 转 kmodel第①步：pytorch模型搭建、训练、保存第②步（思路一）：pytorch 转 onnx 转 pb 转 tflite 转 kmodel1. pytorch 转 onnx （成熟的，pytorch官方支持）2. onnx 转 pb（）3. pb 转 tflite（）4. tflite 转 kmodel（nncase0.1）第②步（思路二）：py
一 bert_model.ckpt转pytoch_model.binTransformers库也是也提供了相关代码，这里做个搬运工 convert_bert_original_tf_checkpoint_to_pytorch.py 参考文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/361300189二 pytoch_model.bin转bert_model.ckptconvert
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2024-08-06 14:14:11
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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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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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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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安装anaconda查看历史版本 https://repo.anaconda.com/archive/ 选择需要安装的版本在开始菜单搜索Anaconda Prompt打开anaconda控制台创建隔离环境，然后再隔离环境中安装pytorch包！！！conda create -n pytorch python==3.6 # -n就是重命名环境名字为pytorch，里面有包python3.6
c
作者解释得很棒，生怕作者删了文章，故copy过来，在此感谢作者！模型保存在 Pytorch 中一种模型保存和加载的方式如下: # save
torch.save(model.state_dict(), PATH)
# load
model = MyModel(*args, **kwargs)
model.load_state_dict(torch.load(PATH))
model.eval(
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2023-08-07 14:22:47
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前言 从前面的Tensorflow环境搭建到目标检测模型迁移学习，已经完成了一个简答的扑克牌检测器，不管是从图片还是视频都能从画面中识别出有扑克的目标，并标识出扑克点数。但是，我想在想让他放在浏览器上可能实际使用，那么要如何让Tensorflow模型转换成web格式的呢？接下来将从实践的角度详细介绍一下部署方法！环境Windows10Anaconda3TensorFlow.js converte
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2023-08-06 21:06:54
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原创
2021-12-16 09:34:29
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### 如何将Keras模型转为PyTorch模型
在深度学习的实践过程中，我们可能会需要将一个用Keras框架训练好的模型转换为PyTorch模型，以便于在不同的环境中使用。本文将为你提供一个完整的流程和代码示例，帮助你实现这一目标。
#### 转换流程
以下是将Keras模型转换为PyTorch模型的一般流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-14 05:31:08
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为了将Paddle模型转换为PyTorch模型，这篇博客将详细记录整个过程，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧以及扩展应用。以下是详细步骤和相关配置。
### 环境准备
在进行模型转换之前，我们需要准备好合适的软硬件环境。以下是推荐的环境配置。
| 组件 | 版本 | 备注 |
|--------------------|---
pytorch转onnx其实也就是python转的 ,之前有个帖子了讲的怎么操作,这个就是在说说为什么这么做~~~（1）Pytorch转ONNX的意义一般来说转ONNX只是一个手段，在之后得到ONNX模型后还需要再将它做转换，比如转换到TensorRT上完成部署，或者有的人多加一步，从ONNX先转换到caffe，再从caffe到tensorRT。原因是Caffe对tensorRT更为友好，这里关于
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2023-11-24 21:33:56
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目前我有一个pytorch版本的yolov3模型，该模型有 X.cfg和X.pt两个文件你需要做的就是把这个caffe工程给编译一下。该caffe工程附加了很多其余功能，作者提供了CMakeLists.txt，（注意不要从别的caffe文件中复制过来Makefile与Makefile.config来编译，这个坑我已经踩过了。。）编译需要注意事项： 1、python2（该工程默认就是py2，文件中可
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2024-10-08 12:36:04
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1. 总述：在实践中，很少人从头开始训练整个大型神经网络，因为个人很难掌握大量的数据集，这样即使从头开始训练，得到的网络也不一定让人满意。因此，在一个非常大的数据集上与训练Convnet是很有必要的，经过预训练的ConvNet可以用来初始化也可以作为特征提取器，接下来介绍集中迁移学习的思路。 1.1ConvNet作为固定特征处理器：下载一个已经在ImageNe
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2023-12-07 06:41:03
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文章目录转换步骤概览环境参数PyTorch转ONNXONNX转TensorRT 转换步骤概览准备好模型定义文件（.py文件）准备好训练完成的权重文件（.pth或.pth.tar）安装onnx和onnxruntime将训练好的模型转换为.onnx格式安装tensorRT环境参数ubuntu-18.04
PyTorch-1.8.1
onnx-1.9.0
onnxruntime-1.7.2
cuda-
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2023-08-05 01:01:30
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机器之心报道
参与：杜伟
近年来，3D 计算机视觉和人工智能两个领域都取得了飞快的发展，但二者之间如何实现有效的结合还有很长的路要走。基于此，英伟达于今日推出了 Kaolin PyTorch 库，借助于这个库，只需几步即可将 3D 模型迁移至神经网络的应用范畴。
此外，Kaolin 库还可以大大降低为深度学习准备 3D 模型的工作量，代码可由 300 行锐
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2024-05-15 09:58:23
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【深度学习基础】PyTorch实现DarkNet-53亲身实践1 网络结构2 pytorch实现2.1 block结构2.2 DarkNet-532.3 测试网络 1 网络结构YOLOv3的作者在其论文中提出，他们调了一个对目标检测效果很好的网络结构，叫做DarkNet-53。其基本结构是Residual block，但是不同于ResNet中的Basic block和BottleNeck，这个R
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2023-06-12 15:01:16
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一，Tensorflow2 还是Pytorch?先说结论:如果是工程师，应该优先选TensorFlow2.如果是学生或者研究人员，应该优先选择Pytorch.如果时间足够，最好Tensorflow2和Pytorch都要学习掌握。理由如下：1，在工业界最重要的是模型落地，目前国内的几乎所有互联网企业都支持TensorFlow模型的在线部署。 并且 TensorFlow 高可用，而工业界也更
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2023-12-06 23:37:16
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Pytorch模型转成ONNX和MNN准备工作一、MNN安装简介：MNN是一个轻量级的神经网络推理引擎，在端侧加载深度神经网络进行推理预测。由阿里巴巴团队研发并开源，目前在一些场景下性能和NCNN相同甚至超越；下载MNNgit clone https://github.com/alibaba/MNN编译安装MNNcd /path/to/MNN
./schema/generate.sh
./tool
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2024-04-10 18:25:28
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工程的完整链接可以参考Github链接。Pytorch以其动态图的调用方式，深得许多科研人员的喜爱，是许多人进行科研研究、算法预研的不二之选。本文我们跟大家讨论一下，如何使用Pytorch来进行嵌入式的算法部署。这里我们采用的离线训练框架为Pytorch，嵌入式端的推理框架为阿里巴巴近期开源的高性能推理框架MNN。下面我们将结合MNIST这个简单的分类任务来跟大家一步一步的完成嵌入式端的部署。Py
