将pytorch模型转化为tensorflow格式，用于tfserving部署。
原创
2023-08-12 08:48:41
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目录一、torch中模型保存和加载的方式二、torch中模型保存和加载出现的问题1、单卡模型下保存模型结构和参数后加载出现的问题2、多卡机器单卡训练模型保存后在单卡机器上加载会报错3、多卡训练模型保存模型结构和参数后加载出现的问题a、模型结构和参数一起保然后在加载b、单独保存模型参数三、正确的保存模型和加载的方法最近使用pytorch训练模型，保存模型后再次加载使用出现了一些问题。记录一下解决方案
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2024-03-25 15:37:15
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在tensorflow程序中所有的数据都通过张量的形式来表示。TensorFlow 中的核心数据单位是张量。张量是对矢量和矩阵向潜在的更高维度的
泛化。对内，TensorFlow 将张量表现为基本数据类型的 n 维数组。
其中零阶张量表示标量（scalar）也就是一个数；一阶张量为向量，也就是一维数组；n阶张量可以理解为一个n维数组。
但张量的实现并不是直接采用数组的形式，
文章目录1、导入数据2、创建模型3、训练3.1 编译模型3.2 配置检查点3.3 训练模型4、预测4.1 重建模型4.2 生成文本 我们将使用 Andrej Karpathy 在《循环神经网络不合理的有效性》一文中提供的莎士比亚作品数据集。给定此数据中的一个字符序列 （“Shakespear”），训练一个模型以预测该序列的下一个字符（“e”）。通过重复调用该模型，可以生成更长的文本序列。 1、导
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2024-04-24 08:34:41
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本文结构：时间序列分析？什么是ARIMA？ARIMA数学模型？input，output 是什么？怎么用？－代码实例常见问题？时间序列分析？时间序列，就是按时间顺序排列的，随时间变化的数据序列。 生活中各领域各行业太多时间序列的数据了，销售额，顾客数，访问量，股价，油价，GDP，气温。。。随机过程的特征有均值、方差、协方差等。 如果随机过程的特征随着时间变化，则此过程是非平稳的；相反，如果随机过程的
在面对将 PyTorch 模型转换为 TensorFlow 的挑战时，我发现其实这是一个挑战与乐趣并存的过程。从环境配置到最终部署，每个环节都需要一些聪明的解决方案和工具支持。接下来，我将详细介绍这个过程。
## 环境配置
首先，我们需要为我们的项目配置一个合适的环境。以下是搭建这个环境所需的步骤:
```mermaid
flowchart TD
A[安装Python环境] -->
迁移Net项目为Net Core\Standard项目背景： 我们公司内部有自己ORM开发框架，最新因为需要将系统迁移到国产服务器上，所以首先需要将最基础的ORM框架改造可以运行在国产服务器上。对于我们Net来说，优选Net Core。在迁移的过程中，将一些经验和坑记录下来，帮助自己记忆同时也给有同样需求的Net朋友一些帮助。原始项目 Beyonbit.Framework 预览 看上图的当前项目，
Caffe已经很久没有更新过了，曾经的霸主地位果然还是被tensorflow给终结了，特别是从0.8版本开始，tensorflow开始支持分布式，一声叹息…MXNet还是那么拼命，支持的语言新增了四种，Matlab/Javascripts/C++/Scala，文档也变的更漂亮了，还推出了手机上图片识别的demo[8]。1 基本数据结构库名称数据结构名称设计方式CaffeBlob存储的数据可以看成N
原创
2021-03-23 18:46:42
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简介深度学习火了，一同热的还有深度学习框架。当然经过了几年的淘汰（比如theano)，目前最火的大概有Tensorflow、PyTorch以及Caffe了。他们各有所长，开发时可能会选定一个单独的平台，但是在应用时就需要考虑其他的因素。重新在其他框架上改代码就变得比较麻烦，如果能把模型直接转换好，更重要的是不同平台效果相同，那就会节省很多时间。MMdnn就是这样的一个模型转换工具，而且是微软出品，
前期准备Netron模型准备：onnx模型,这里使用模型face【det_10g.onnx】模型优化安装pip install onnx-simplifier先把我要转的模型优化合并下，去除多余的oppython -m onnxsim det_10g.onnx det_10g_sim.onnx模型转换通过onnx2ncnn 进行转换onnx2ncnn det_10g_sim.onnx
本文承接上文 TensorFlow-slim 训练 CNN 分类模型（续），阐述通过 tf.contrib.slim 的函数 slim.learning.train 训练的模型，怎么通过人为的加入数据入口（即占位符）来克服无法用于图像推断的问题。要解决这个问题，最简单和最省时的方法是模仿。我们模仿的
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2018-08-22 11:34:00
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from kaffe.tensorflow import Network
class AlexNet(Network):
def setup(self):
(self.feed('data')
.conv(11, 11, 96, 4, 4, padding='VALID', name='conv1')
原创
2023-05-31 15:13:47
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# 将本地 PyTorch 模型转化为 LibTorch 模型
在深度学习领域，PyTorch 是一个流行且功能强大的框架，而 LibTorch 是其 C++ 接口，专为高效推理而设计。将 PyTorch 模型转换为 LibTorch 模型的过程，可以让开发者在 C++ 中利用训练好的模型进行推理，这对于产品的部署尤为重要。本文将介绍如何进行这一转换，并提供一些示例代码帮助大家理解。
## 1
原创
2024-09-17 07:06:08
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TextCraft: Zero-Shot Generation of High-Fidelity and Diverse Shapes from Text 论文原文： https://arxiv.org/abs/2211.01427论文的研究动机DALL2已经在文本控制的图像生成上取得很好的效果，但是基于文本控制的3d点云生成的研究还不太成熟，于是本文作者想要研究这个方向内容；但是这时候作者发现了
尝试在windows上将torch模型转换为tensorflow模型失败。于是转为在linux上转换,可以成功。记录一下操作过程。本机环境win7_64位 conda4.3+tensorflow1.12+torch1.3.0+python3.6在windows下进行转换失败，只能进行到将porch转换为onnx模型。将onnx转换为tf模型报错：该错误表示没有tensorflow-addons模块
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2023-10-07 16:39:58
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搜集了一些资料；最近由于要将训练好的模型移植到硬件上，因此需要将TensorFlow转为caffe模型。caffe模型需要两个文件，一个是定义网络结构的prototxt，一个是存储了参数的caffemodel文件。只要生成这两个文件，caffe模型就算转好了。在模型转换的过程中，我主要参考了https://github.com/lFatality/tensorflow2caffe。首先根据已有的t
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2024-05-27 12:29:33
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## 将PyTorch模型文件转化为bin的流程
### 整体流程
下面是将PyTorch模型文件转化为bin的整体流程：
```mermaid
journey
title 将PyTorch模型文件转化为bin的流程
section 准备工作
- 安装PyTorch和相关依赖
- 加载训练好的模型
section 将模型转换为bin
- 遍历模型的所有参数并保存到bin文件中
section
原创
2023-09-17 06:51:07
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引言：前文（数据库设计 Step by Step (8)——视图集成）讨论了如何把局部ER图集成为全局ER图。有了全局ER图后，我们就可以把ER图转化为关系数据库中的SQL表了。俯瞰整个数据库生命周期（如下图所示），找到我们的“坐标”。把ER图转化为关系数据库中的表结构是一个非常自然的过程。许多ER建模工具除了辅助绘制ER图外，还能自动地把ER图转化为SQL表。 从ER模型到SQL表从E
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2023-07-16 16:39:48
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OpenCV 3.3版本发布，对深度学习（dnn模块）提供了更好的支持，dnn模块目前支持Caffe、TensorFlow、Torch、PyTorch等深度学习框架。1 加载模型成网络1-1 调用caffe模型核心代码：String modelDesc = "../face/deploy.prototxt";String modelBinary = "../face/res10_300x300_s
原创
2022-08-08 11:37:27
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跟着飞桨学习卷积神经网络，测试一个新的模型准确率一：作业要求课程中以1张图片为例，测试了预测效果，请从原始mnist数据集中，随机抽取出100张图片，测试下模型的分类准确率？ 【作业内容】 ✓代码跑通 请大家根据课上所学内容，补全代码，保证程序跑通。 【评分标准】 ✓代码运行成功且有结果（打印100张图片的分类准确率），100分 计算模型分类准确率二：实现过程1、定义数据集读取器（参考项目） 2、
