# 教你如何使用PyTorch生成PB
## 流程图
```mermaid
flowchart TD;
A(准备PyTorch模型) --> B(导出ONNX模型);
B --> C(使用onnx-tf将ONNX转换为TensorFlow模型);
C --> D(保存PB模型);
```
## 教程
### 1. 准备PyTorch模型
首先，你需要有一个在PyT
原创
2024-06-21 03:48:05
136阅读
# coding=utf-8
import torch.autograd
import torch.nn as nn
from torch.autograd import Variable
from torchvision import transforms
from torchvision import datasets
from torchvision.utils import save_im
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2023-09-03 11:03:29
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1. 啰嗦的话首先说说为什么要用pytorch，现在大家都经常用tensorflow、keras、pytorch来编写神经网络，tensorflow和keras属于一路子，现在keras归tensorflow管了，tensorflow的示例程序都是给的keras。如果想在C++端调用写好的模型，则需要保存成pb格式，keras的h5格式是可以转换成pb格式的。基于tensorflow和keras的
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2024-01-11 22:17:13
53阅读
Pytorch训练的模型转.onnx、.pb、.h5、.tftilePytorch训练的模型转.onnx、.pb、.h5、.tftilePytorch模型导入Pytorch模型转.onnx、.pb、.h5.h5文件转.tftile文件 Pytorch训练的模型转.onnx、.pb、.h5、.tftile由于深度学习训练出后的参数往往是保存在指定的模型中的，这在使用时将不是那么方便，同时为了减小训
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2023-08-28 11:12:42
351阅读
# 如何将 PyTorch 模型导出为 PB（Protocol Buffers）格式
在深度学习开发中，将模型导出为 PB 格式是非常常见的需求，尤其是在使用 TensorFlow Serving 或部署模型到生产环境时。以下是一个完整的流程，帮助你从 PyTorch 导出 PB 格式的模型。
## 流程概述
下面是将 PyTorch 模型导出为 PB 格式的步骤：
| 步骤 | 说明
原创
2024-10-08 06:06:49
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选择pytorch的好处有什么python化的编程风格tensor与numpy相同的格式，但计算可以放到gpu上进行加速计算可以生成一个动态计算图Dynamic Computation Graph(最主要特性)关于动态计算图圆形节点表示一种运算如MM，Add
方形节点表示变量
箭头表示依赖关系
运算顺序从上到下，相当于多个函数嵌套 => 计算模型更加灵活复杂也能让BP算法随时进行DCG的实际
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2023-06-29 23:25:19
76阅读
# PyTorch打印PB文件：深度学习模型导出与可视化
深度学习领域中，模型的训练和保存是保证模型可复用性和可部署性的重要环节。在PyTorch中，模型通常以`pt`或`pth`文件形式保存，但在特定场景下，我们可能希望将其转换为PB（Protocol Buffers）格式，特别是当需要与TensorFlow等框架进行兼容时。本文将详细介绍如何使用PyTorch打印PB文件，并提供相关代码示例
# 了解Python中的Protocol Buffers（PB）
在现代软件开发中，数据的高效传输和存储至关重要。Protocol Buffers（通常称为PB）是Google开发的一种语言中立、平台无关、可扩展的序列化结构数据的方法。特别是在需要跨语言传输数据时，PB表现出了极大的便利性。本文将深入探讨如何在Python中使用PB，并提供相关代码示例。
## 什么是Protocol Buff
原创
2024-09-15 03:45:56
56阅读
pytorch模型转tensorrt，pad层报错目录背景软件环境问题定位解决思路解决方案1.在pytorch中不使用pad2.转onnx时使用opset93.修改onnx-tensorrt源码4.自定义torch pad层实现源码背景工程化模型部署时，对pytorch模型使用tensorrt进行推理加速，需要将pytorch转为onnx进而转化为tensorrt进行部署。但是当pytorch的基
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2023-10-02 11:47:55
272阅读
# 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
130阅读
# PyTorch模型保存为PB格式
## 概述
PyTorch是一个流行的深度学习框架，提供了丰富的功能和灵活性。然而，当我们希望在其他平台上部署模型时，通常需要将PyTorch模型保存为PB（Protocol Buffer）格式。PB是一种用于序列化结构化数据的语言无关、平台无关、可扩展的格式，它可以用于跨不同编程语言和平台的通信和数据存储。
本文将详细介绍如何将PyTorch模型保存为
原创
2024-02-17 03:16:09
204阅读
# 从PB文件生成Python代码：科学计算与深度学习的桥梁
在科学计算和深度学习的领域，模型往往需要在不同环境间迁移和共享。PB文件（Protocol Buffers）是TensorFlow用来保存机器学习模型的一种常用格式。在本文中，我们将探讨如何将PB文件解析并生成Python代码，以便我们可以在Python环境中进行模型推理和进一步开发。同时，我们将利用饼状图和关系图来形象化说明。
#
本人对PB操作界面不熟，可偏偏公司遇到了是PB问题，而且让我去解决问题，我连PB怎么生成EXE也不懂哦！不过经过我装上PB，然后打开熟悉了一下界面后，再到网上查了一点资料就知道怎么写一个hello world程序，和怎么样生成exe文件了！ 具体操作我在这里记录一下，免得以后忘记。 不能运行窗口，在pb中编了一个小程序,运行时提示this application needs ...
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2006-12-20 17:42:00
317阅读
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# 使用 Protocol Buffers（protobuf） 在 iOS 中生成 PB 文件
在现代移动应用开发中，数据的传输和存储往往是一个关键问题。尤其是面对复杂的数据结构时，选择一种高效的数据序列化方案就显得尤为重要。Google 的 Protocol Buffers（protobuf）便是这样一种流行的序列化格式。它不仅高效，而且具有跨语言、易于理解和使用等特点。本篇文章将为大家介绍如
鉴于现在很多朋友询问 pb 数据导出到excel 中的问题，导出去后格式和数据类型不对了，自己写了几个用户对象，希望能抛砖引玉,加强技术交流,得到大家的支持。1. nvo_excel 只要是两个接口函数导出数据存储的数据,可以定义 excel 的标题public function integer uf_toexcel (datastore ads_data, readonly string as_
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2023-12-08 22:50:04
180阅读
执行cebuild.bat批处理文件。cebuild.bat调用sysgen.bat批处理文件。 sysgen.bat调用cesysgen.bat批处理文件，cesysgen.bat负责在*.wce文件中搜索用户选择的特征，然后形成一系列环境变量。之后PB会显示这些变量，下面几个步骤就是显示收集的变量。 产生SYSGEN变量。每个SYSGEN变量对应一个特征。 产生C
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2023-10-10 20:14:21
149阅读
这一工具看似很智能，堪与 GPT 作比，但其实背后的逻辑与算法能力却不在一个层面，仍旧不妨碍大家对这类工具的关注与尝试。目前这个 Github 项目已经获得 10.9k Stars ，简直惊呆，详细情况，大家可以通过文章这款“狗屁不通”文章生成器火了，效果确实比GPT 2差太远回顾。项目地址：
https://suulnnka.github.io/BullshitGenerator/index.
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2023-10-21 10:52:28
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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
672阅读
训练好的pytorch模型如何转化为tensorflow的pb模型?本人初步使用的是onnx框架: pytorch ---> onnx ----> tensorflow使用onnx转pb后，加载pb模型时出现 in __call__ raise ValueError("callback %s is not found" % token) ValueError: c
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2023-08-06 23:35:12
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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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