@会飞的毛毛虫
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基于Win10+TensorRT+C++部署Siamese图像相似度网络代码讲解篇

一共分为两部分

  • python如何从pytoch的.pth权重转为onnx模型权重(适用95%以上的模型)
  • C++如何用TensorRT实现engine模型推理(稍微改动即可适应新模型)

Python部分

模块一：从.pth到.pt。其实部分pth是可以直接转onnx的，但也存在无法直接转换的可能，为了提高成功率，先用torch.jit.trace转成pt，即torchscript可调用的模型后再转onnx，可大幅度提高成功率。从函数功能上来讲，trace函数可以做到类似冻结图计算的操作，只记录在给定张量上运行给定函数时所执行的操作，以此提高转换成功率。对于Siamese网络而言，必须先转为pt后才能成功转为onnx，否则会报异常。转换代码及注释如下：

def pth2pt():
    #初始化模型类，输入参数的数量和维度需要和原始模型保持一致
    model = siamese([needShape, needSha

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        与静态代理类对照的是动态代理类，动态代理类的字节码在程序运行时由Java反射机制动态生成，无需程序员手工编写它的源代码。动态代理类不仅简化了编程工作，而且提高了软件系统的可扩展性，因为Java 反射机制可以生成任意类型的动态代理类。java.lang.reflect 包中的Proxy类和InvocationHandler 接口提供了生成动态代理类的能力。 &
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    2.1 默认方法(default method) java8引入了一个default medthod; 用来扩展已有的接口,在对已有接口的使用不产生任何影响的情况下,添加扩展 使用default关键字 Spring 4.2支持加载在默认方法里声明的bean 2.2 将要被声明成bean的类 public class DemoService {
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他