注意：本文是使用 OpenVINO 2022.1创建的。如果您想知道如何使用OpenVINO 2021.4的旧API，请查看此notebook。尽管PyTorch是AI训练的绝佳框架，可用于推理，但 OpenVINO™工具包可以在推理性能方面提供额外的好处，因为它针对此任务进行了大量优化。要使用它，您只需3个简单的步骤：安装OpenVINO、转换和优化模型并运行推理。为了向您展示整个过程
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2024-02-04 21:18:37
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# PyTorch模型转OpenVINO：简明指南
在深度学习领域，PyTorch因其灵活性和易用性而被广泛使用。然而，在实际部署时，我们需要将模型转换为具有更高性能和兼容性的格式，以便在各种硬件上进行推理。OpenVINO（Open Visual Inference and Neural Network Optimization）是由英特尔推出的一款工具，它可以有效地优化并加速深度学习模型。在
3. 图象分类通过前面两章的学习，我们已经了解 Pytorch 框架跟 OpenVINO™ 工具套件框架的用途，并且搭建好了开发环境，为本章学习做好了准备工作。本章介绍计算机视觉的基础任务之一图象分类的基本概念、深度学习对图象分类任务的推进与影响，常用的图象分类网络，基准数据集。Pytorch 框架自带的图象分类预训练模型库中模型、使用预训练模型实现图象分类、如何导出模型为 ONNX 格式，使用
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2024-01-14 11:03:20
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文章目录前言一、大概流程及ONNX模型简介二、环境配置1、需要安装的软件2、在Windows系统下构建ncnn环境3、VS2015配置三、步骤1、把PyTorch模型（.pth文件）转为onnx模型（.onnx文件）2、简化onnx模型3、生成ncnn模型4、使用VS编译ncnn模型总结 前言 最近需要部署深度学习模型，选用了腾讯的ncnn框架，也就是要把训练好的PyTorch模型（.pth文
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2023-12-06 20:52:59
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Tensorflow 1 、元素类型（dtype）2、张量的元素类型转换TensorFlow 为开发者提供了多种元素类型转换方法，具体如下： tf.string_to_number(string_tensor, out_type=None, name=None)tf.to_double(x, name='ToDouble')tf.to_float(x, name='ToFloa
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2023-10-26 21:04:04
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关于机器视觉学习安装anaconda，opencv，和pycharm的几点注意：目录清华镜像（2021.10月添加）anacondaopencvpycharmpytorch(2021.3.10添加)torchvison(2021.3.11添加)0.清华镜像（2021.10月添加）这次因为测试onecycle学习率策略，因此对许多包的版本进行了调整，比如torch、opencv、numpy、pill
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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LPRNet是非常高效的车牌识别模型，模型小巧，各类场景的鲁棒性强，非常适于各种嵌入设备部署。开源代码可见：GitHub - xuexingyu24/License_Plate_Detection_Pytorch: A two stage lightweight and high performance license plate recognition in MTCNN
目前主要有三种方式构建TensorRT的engine模型。(1) 第一种是使用模型框架自带的方法生成engine模型，比如TensorFlow和MXNet框架支持直接转成TensorRT的engine模型，这种方式虽然便捷，但是运行效率较低；(2) 第二种是使用C++或者python的API直接构建检测模型，这种方式虽然效率上限高，但是实现步骤较为繁琐，兼容性较低，一旦原推理模型发生变化，需要重新
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2024-02-02 19:33:38
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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
# 使用PyTorch实现多头自注意力机制
多头自注意力机制是Transformer模型的核心组件，它使得模型能够针对不同的部分进行信息聚合，从而更好地理解序列数据。本文将介绍如何使用PyTorch来实现多头自注意力机制，包含状态图和代码示例，以帮助读者更好地理解这一重要概念。
## 1. 多头自注意力机制的基本原理
自注意力机制允许模型在处理输入序列时，可以直接关注序列中的不同部分。在多头
一、流程简介 mmdetection训练 -> mmdeploy转onnx -> onnx2tf转成tflite 各部分安装流程，参考各自官方文档即可二、mmdetection 使用经验 & 问题记录2.1 yolox相关不要做大角度旋转增强：非旋转目标检测，矩形框在大角
# YOLOv5 PyTorch模型转OpenVINO模型
## 引言
YOLOv5是一种目标检测模型，它具有高精度和高效率的特点。PyTorch是一种流行的深度学习框架，而OpenVINO是一种用于加速深度学习推理的工具集。将YOLOv5模型转换为OpenVINO模型可以提高推断速度，并使模型可以在不同硬件上运行。本文将介绍如何将YOLOv5 PyTorch模型转换为OpenVINO模型，并提
原创
2023-09-09 11:13:32
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PS:收好不谢，简单的做个介绍，分享的网盘里共有5个文件，1个anaconda，3个pytorch相关，1个opencv,贴图以示清白第二步：安装anaconda双击，记住，一定要双击Anaconda3-2020.11-Windows-x86_64.exe。然后就是一路的next按钮，上图
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2023-12-18 15:46:48
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OpenVINO之一：OpenVINO概述
原创
2022-08-08 11:34:08
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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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一.什么是Pytorch，为什么选择Pytroch？简洁：PyTorch的设计追求最少的封装，尽量避免重复造轮子。 速度：PyTorch的灵活性不以速度为代价。 易用：PyTorch是所有的框架中面向对象设计的最优雅的一个。 活跃的社区：PyTorch提供了完整的文档，循序渐进的指南，作者亲自维护的论坛 供用户交流和求教问题。二.Pytroch的安装使用官网生成命令使用教程1、可以选择直接安装py
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2023-12-29 20:56:01
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Pytorch转ONNX再转TensorRT，其中遇到一些转的时候会出现的层需要修改的问题，这里对修改的层做一些总结。Pytorch与TensorRT版本 TensorRT的ONNX解释器是针对Pytorch版本编译的，如果版本不对应可能导致转模型时出现错误，如：While parsing node number 0 [Conv]:
ERROR: ModelImporter.cpp:288
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2023-10-26 19:47:09
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# PyTorch模型转为PT文件的科普文章
随着深度学习的快速发展，PyTorch已成为许多研究人员和开发人员的首选框架之一。PyTorch提供了灵活的API和易于调试的特性，使得构建和训练深度学习模型变得简单高效。在完成模型训练后，将模型保存为可重用的格式是一个重要的步骤，常见的格式为.pt文件。本文将介绍如何将PyTorch模型转为.pt文件，并通过代码示例展示具体的实现方法。
## 模
# 将数组转为张量：PyTorch 的简单指南
在深度学习和高性能计算的领域中，张量(Tensor)的使用越来越普遍。PyTorch是一个流行的深度学习框架，它提供了高效的张量操作功能。本文将介绍如何将一个数组转换为PyTorch张量，并提供相关的代码示例和图示说明。
## 什么是张量？
在数学和计算机科学中，张量是一种多维数组的泛化。张量的秩（rank）决定了其维度，常见的张量包括：
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