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
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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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因为有人问我optimizer的step为什么不能放在min-batch那个循环之外，还有optimizer.step和loss.backward的区别；那么我想把答案记录下来。首先需要明确optimzier优化器的作用, 形象地来说，优化器就是需要根据网络反向传播的梯度信息来更新网络的参数，以起到降低loss函数计算值的作用，这也是机器学习里面最一般的方法论。从优化器的作用出发，要使得优化器能够
视频教程可以在Bilili观看哦！使用X2MindSpore进行Pytorch脚本迁移_哔哩哔哩_bilibili1 任务介绍X2MindSpore是一款脚本转换工具，使用X2MindSpore可以快速实现迁移PyTorch框架的训练/测试脚本到MindSpore框架下。脚本转换工具会根据适配规则，对用户脚本进行转换，大幅度提高了脚本迁移速度，降低了开发者的工作量。但是需要注意的是，除使用官网模型
文章目录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
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2024-04-07 11:53:57
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摘要：本文旨在分享Pytorch->Caffe->om模型转换流程。标准网络Baseline：PytorchToCaffe主要功能代码在：PytorchToCaffe
+-- Caffe
| +-- caffe.proto
| +-- layer_param.py
+-- example
| +-- resnet_pytorch_2_caffe.py
+-- pytorch
原创
2021-05-24 22:10:07
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摘要：本文旨在分享Pytorch->Caffe->om模型转换流程。 标准网络 Baseline：PytorchToCaffe 主要功能代码在： PytorchToCaffe +-- Caffe | +-- caffe.proto | +-- layer_param.py +-- exampl...
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2021-02-22 11:13:00
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首先要注意的是，OMx标准只针对于多模光纤，不适用于单模光纤。OM1是为标准的62.5微米多模玻璃。 OM2是标准的50微米的玻璃。 OM3是加强50微米的玻璃能力10千兆位以太网出300米。 OM4是一个新的称谓目前电信行业协会使用但尚未得到国际标准化组织采纳增强了 标识为550米。OM1指850/1300nm满注入带宽在200/500MHz.km以上的50um或62.5um芯径多模光纤。OM2
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精选
2015-04-27 11:37:28
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昇腾200dk PT转化OM PyTorch是一个重要的技术任务，它涉及到将PT模型转换为OM格式以在昇腾200dk硬件上进行推理。这一过程精细，下面将为您详细阐述解决该问题的全过程。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保我们的环境已经准备好。昇腾200dk支持多种版本的库和框架。我们将在下面的版本兼容性矩阵中列出。
| 组件 | 版本 | 兼容性
PyTorch学习笔记（13）–现有网络模型的使用及修改 本博文是PyTorch的学习笔记，第13次内容记录，主要介绍如何使用现有的神经网络模型，如何修改现有的网络模型。 目录PyTorch学习笔记（13）--现有网络模型的使用及修改1.现有网络模型2.现有模型的使用2.1VGG16模型的结构2.2修改现有VGG16模型的结构3.学习小结 1.现有网络模型 在现有的torchvisio
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2023-09-08 11:34:48
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1.上节课复习：1、什么是编程语言？编程？程序？2、三大核心硬件 cpu
内存
硬盘
3.应用程序应用程序：桌面、python.exe
操作系统----------------》文件
计算机硬件--------------》硬盘4、桌面程序桌面程序是一种图形化界面管理其他应用程序的软件
程序 = 数据+功能
windows10.iso今日内容概要：1.python入门1.编程语言
“OM”stand for optical multi-mode，即光模式，是多
原创
2022-09-28 17:18:32
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多模光纤是在 LAN 企业和数据中心应用所需的距离上实现 10 Gbit/s 速度的常见选择，有多种多模光纤类型可用于高速网络安装，每一种都具有不同的覆盖范围和数据速率能力。有这么多选择（OM1、OM2、OM3、 OM4、OM5），选择最合适的多模光纤可能很困难。本文就带大家了解一下相关内容。什么是多
原创
2022-05-24 15:43:27
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文章目录PyTorch模型定义的方式equentialModuleListModuleDict三种方法比较与适用场景利用模型块快速搭建复杂网络U-Net简介U-Net模型块分析U-Net模型块实现利用模型块组装U-NetPyTorch修改模型修改模型层添加外部输入添加额外输出PyTorch模型保存与读取模型存储格式模型存储内容单卡和多卡模型存储的区别情况分类讨论 深入浅出PyTorch PyTo
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2023-09-21 08:57:41
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OM1、OM2、OM3、OM4多模光纤有何区别
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2015-03-15 19:49:44
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记录完整实现他人模型的训练部分的过程 实现模型推理部分项目场景问题描述报错记录解决方案 项目场景训练完深度学习模型之后，对于模型推理部分的实现问题描述在学习NER模型，下载学习使用别人的模型，完成了训练部分，但是不知道具体的使用方法，即实现如何推理，对于模型的感知和理解处在一个黑盒的状态。报错记录 在实现推理时报了太多太多的错，以至于接近崩溃 报错情景如下：stri="改善人民生活水平，建设社会主
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2023-08-11 15:16:42
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