模型转换

深度学习 tensorflow模型转换为pytorch模型

1,tensorflow模型转pytorchimporttensorflowastfimportdeepdishasddimportargparseimportosimportnumpyasnpdeftr(v):#tensorflowweightstopytorchweightsifv.ndim==4:returnnp.ascontiguousarray(v.transpose(3,2,0,1))
风泽茹岚·2019-10-01 15:28

把Caffe的模型转换为Pytorch模型

系列博客目录：Caffe转Pytorch模型系列教程概述目录一、可视化Caffe的网络模型1、在线网站2、本地可视化二、SfSNet的第一部分1、网络名2、输入层3、第一个卷积层conv14、第一个BN层bn15、第一个Relu层relu16、第一部分的完整Pytorch代码二、SfSNet的残差块1、Caffe的Eltwise层2、实现一个“ResidualBlock”三、反卷积层、Concat
原我归来是少年·2019-09-26 18:25

Caffe转Pytorch模型系列教程 概述

目录零、知识储备以及步骤说明1、知识储备2、步骤说明一、把Caffe的模型转换为Pytorch模型1、可视化Caffe的网络模型2、从.caffemodel提取参数3、调试转换后的Pytorch模型零、
原我归来是少年·2019-09-26 18:47

将tf模型转换为pytorch模型

PRNet将tf转换为pytorchtf模型可以很方便的转化为pytorch模型吗？可以。我们需要做哪些步骤呢？实现方法我们以PRNet为例，实现tf2torch加载tf模型frompredictorimportresfcn256#importfromprnet_dir,maybeusingimportlibisabetterideatf_network_def=resfcn256(256,256
yico丶丶·2019-09-06 15:54

导出或将模型转换为USDZ

什么是USDZ模型？USDZ是Apple与Pixar在WWDC2018一起推出的模型格式，这一格式可以追述到Pixar开源的USD模型格式，事实上USDZ本身也就是USD模型+贴图通过Zip压缩而成的格式。区别于传统的模型格式，USDZ支持效果更加真实的PBR渲染。USDZ模型有哪些用处？在iOS12及其以上，系统内置的APP默认支持打开USDZ，包括Safari浏览器、文件、信息、邮件、新闻、备
Km0tion·2019-09-05 20:07

C#开发BIMFACE系列16 服务端API之获取模型数据1：查询满足条件的构件ID列表

系列目录【已更新最新开发文章，点击查看详细】源文件/模型转换完成之后，可以获取模型的具体数据。本篇介绍根据文件ID查询满足条件的构件ID列表。
张传宁·2019-09-04 17:00

C#开发BIMFACE系列13 服务端API之获取转换状态

发起源文件/模型转换后，转换过程可能成功也可能失败。那么在这种情况下就需要查询源文件/模型的转换状态。一共有三种方式可以知道转换是否成功。
张传宁·2019-09-03 21:00

C#开发BIMFACE系列12 服务端API之文件转换

系列目录【已更新最新开发文章，点击查看详细】在代表模型的源文件上传到BIMFACE后，一般会进行三种API调用操作：发起模型转换查询转换状态如转换成功，获取模型转换后的BIM数据在模型成功进行转换后，模型内的
张传宁·2019-09-03 15:00

【MPS】Jetbrains MPS入门案例Shapes（四）

上一篇文章介绍了MPS入门案例中添加颜色属性的过程，这篇文章将介绍如何将实例模型转换为Java代码，并且通过调用Java图形化编程库来绘制图形的方法，主要是通过MPS的生成器Generator来生成Java
wangyao2221·2019-09-02 23:24

intel培训-2 openvino

OpenVINO训练：tfcaffe模型转换器：转换模型，将不一样的格式转成xmlbin的统一结构bin是训练好的参数包含权重和偏差二进制数据xml描述网络的拓扑结构的信息安装教程https://docs.openvinotoolkit.org
DUT_LYH·2019-08-27 11:08

《基于海思35xx上nnie加速引擎进行yolov3模型推理》视频课程介绍

pre_view=1介绍本课程内容分为5个部分：1.海思35xxSDK资料梳理以及SVP相关文档详细介绍2.将darknet框架训练出来的yolov3模型转换成caffemodel3.RuyiStudio
ltshan139·2019-08-18 22:24

深度学习模型转换、模型压缩工具总结

目录一、场景需求解读二、模型转化工具汇总1、模型转换工具的作用2、模型转换工具简介三、模型压缩和加速工具汇总1、模型压缩加速工具的作用2、模型压缩加速工具简介参考资料注意事项一、场景需求解读  在现实场景中
技术挖掘者·2019-08-18 11:06

Django框架中序列化和反序列化的例子

1.序列化DRF的核心就是前后端分离的核心前后端分离开发的核心：将模型转换为json称之为序列化将json转换为模型称之为反序列化1.序列化器的字段Serializer序列化器为了得到模型里的字段，序列化器中的字段应与模型类中的字段名一致
不睡觉假扮古尔丹·2019-08-06 10:57

MVVM设计模式

Viewmodels：将模型转换为可在视图上直接显示的值。为了方便传递时进行引用，通常为class。M
pro648·2019-07-27 17:41

MVVM设计模式

Viewmodels：将模型转换为可在视图上直接显示的值。为了方便传递时进行引用，通常为class。M
pro648·2019-07-27 17:41

yolov3_onnx模型转换，官方samples记错

TensorRT-5.1.5.0/samples/python/yolov3_onnx里面包含了基本的samplespip默认安装的requirements.txt里面的环境可能会有问题，所以还是自己搭建我是在conda环境下装的一，yolov3_to_onnx模型pythonyolov3_to_onnx.pyTraceback(mostrecentcalllast):File"yolov3_to
梦想会走路·2019-07-18 11:46

Tensorflow：模型调参

Tensorflow中使用gridsearch1使用tf.contrib.learn.estimators使用tf中自带的Estimator将自定义的tf模型转换成估计器，输入到sklearn中的gridesearch
-柚子皮-·2019-07-13 17:14

C++调用Tensorflow和Pytorch模型

端训练的模型,进行预测.本机配置及开发环境Ubuntu16.04RTX2080TiTensorflow1.14.0python3.5cuda10.0cudnn7.4.2C++调用tensorflow训练模型模型转换成
linanseu·2019-07-04 14:39

tensorflow模型转换成tensorflow lite模型

1、转换mobilenet_v1_1.0_224模型之前实践过，但是由于长时间没做，当时也没写笔记所以后续也浪费了一点时间对应的google已经训练好的模型可以在这里下载https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/slim/nets/mobilenet_v1.md其中frozen_graph的输入文件使用到的有mobilene
money_yuan·2019-07-02 15:05

Flutter - JSON解析与复杂模型转换实用技巧

JSON序列化方式手动序列化借助插件生成json_serializable项目开发中使用手动序列化和json_to_dart在线转换工具更灵活高效如何序列化将JSON格式的字符串转为Dart对象，这个可以通过dart:convert中内置的JSON解码器json.decode()来实现，该方法可以根据JSON字符串具体内容将其转为List或Map，这样我们就可以通过他们来查找所需的值，如：//一个
wuchao226·2019-07-02 14:58

SQLITE 之 如何从mysql同步sqlite,当导入数据库失败时

并且顺利解决,写的第一篇博客,表达不清,请见谅,有问题,请随时提问.当用传统方式导入时sqlite,如果导入字段有问题,请看如下的操作.我的mysql版本是5.7.25右键点击数据库名,选择逆向数据库到模型点击模型转换
chengming_11·2019-06-24 18:38

ubuntu openVINO安装&配置

ubuntuopenVINO安装&配置安装ubuntu16.04版openVINO注意的点：模型转换指令模型转换成功后，vpu不能使用转换后的模型验证编译安装ubuntu16.04版openVINO参考官网安装教程
木木林19·2019-06-24 12:28

ncsdk1.x和ncappzoo1.x安装

ncsdk1.x和ncappzoo1.x安装github地址：安装步骤：虚拟环境中安装ncappzoo使用python虚拟环境运行ncappzoo的pythonsampleNCS使用目录tensorflow模型转换指令注意
木木林19·2019-06-24 11:47

mmdnn实现模型转换

1、转IRmmtoir/python3-mmmdnn.conversion._script.convertToIRpython3-mmmdnn.conversion._script.convertToIR-fmxnet-nmodel-symbol.json-wmodel-0000.params--inputShape3,112,112-oIR34输出：UserWarning:YoucreatedM
dbmeng·2019-06-03 22:52

Openvino 推导MTCNN

1.转模型，caffe模型转换为xml和binpython3mo.py--data_typeFP16--input_model~/ssd/MobileNetSSD_deploy.caffemodel--
littlePrince26·2019-06-03 14:36

目标检测和跟踪:Darknet YOLO model to a Keras model等问题

（2）首先涉及到不同框架的模型转换，见下；（3）有人根据起点的接口，直接使用了darknet的python接口，鉴于以前做人车检测的时候用过，所以想进行一下移植；（4
NcepuKZH·2019-06-03 11:34

15-box-sizing

盒子在页面实际所占高=height+border*2+padding-top+padding-bottom怪异盒模型（ie盒模型）-盒子在页面实际所占宽=width-盒子在页面实际所占高=height两种盒子模型转换
等来年再放弃·2019-06-01 11:33

深度学习模型转换

前言当用户基于各种原因学习并使用了一种框架的时候，常常会发现应用或者再训练的场景改变了，比如用户用Caffe训练好了一个图像识别的模型，但是生产环境是使用TensorFlow做预测。再比如某机构主要以TensorFlow作为基础的深度学习开发框架，现在有一个深度算法项目，需要将其部署在移动设备上，并希望使用速度较优的ncnn前向框架，以观测变现等等。传统地我们可能需要用tf重写Caffe，或用Ca
jasonaidm·2019-05-24 20:24

6.1-Flutter中Json解析和模型转换

Json解析和复杂模型转换实用技巧应该使用哪种JSON序列化方式小型项目:手动序列化;大型项目借助插件生成json_serializable和built_value;如何序列化http://www.devio.org
YangDxg·2019-05-24 15:33

在C++中加载Pytorch模型

第一步：将Pytorch模型转换为Torch脚本TorchScript是Pytorch模型的一种表示，可以被TorchScript编译器所理解，编译和序列化。
pplxlee·2019-05-22 15:06

ncnn 载入insightface训练好的性别年龄识别模型 - sinat_31425585的博客 - CSDN博客

1、模型转换从insightface项目中下载mxnet模型：https://github.com/deepinsight/insightface/tree/master/gender-age/model2
·2019-05-15 18:00

TensorFlow模型转为caffe模型

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tensorflo
Peyton_Li·2019-04-30 16:00

Faster RCNN 基于 OpenCV DNN 的目标检测实现

YOLOV3和SSD基于OpenCVDNN的目标检测实现，这里再简单实现下FasterRCNN基于DNN的实现.YOLOV3基于OpenCVDNN的目标检测实现-AIUAITensorFlow目标检测模型转换为
AIHGF·2019-04-29 13:10

海思Hi3519A NNIE开发中mobilenet-ssd模型转换过程中遇到的坑

我之前用的mobilenet-ssd模型中深度可分离卷积（dw）的prototxt如下通过group来实现（代码中就是输入的8个featuremap经过分8组，每组各和一个卷积核做卷积运算，最后运算输出还是8个featuremap）layer{name:"conv1/dw"type:"Convolution"bottom:"conv0"top:"conv1/dw"convolution_param
Goodbye despair·2019-04-15 15:28

pb转tflite

tensorflow官方模型转换教程https://tensorflow.google.cn/lite/converttensorflow1.8版本好像一些功能没有，我们还是通过bazel的方式转换bazelbuildtensorflow
墨水兰亭·2019-04-12 20:46

MyBatis框架介绍及实战操作

一、基本概念和介绍数据持久化的概念数据持久化是将内存中的数据模型转换为存储模型，以及将存储模型转换为内存中的数据模型的统称。例如，文件的存储、数据的读取等都是数据持久化操作。
Java_老男孩·2019-04-11 14:58

MyBatis框架介绍及其实操

一、基本概念和介绍数据持久化的概念数据持久化是将内存中的数据模型转换为存储模型，以及将存储模型转换为内存中的数据模型的统称。例如，文件的存储、数据的读取等都是数据持久化操作。
大佬不是一天练成的·2019-04-09 15:00

海思AI芯片(Hi3519A/3559A)方案学习（十）将yolov3的darknet模型转换为caffemodel

前言海思35xx系列的nnie硬件引擎只支持caffe1.x模型。所以任何使用其它框架训练出来的算法模型想要在nnie上进行推理必须先要将其转换成caffemodel。本文所讨论的平台是ubun18.0.4+cuda8.x+opencv3.4.3caffe安装1.下载代码gitclonegit://github.com/BVLC/caffe.gitcdcaffe/cpMakefile.config
ltshan139·2019-04-08 23:30

YYModel

Github地址：https://github.com/ibireme/YYModel高性能iOS/OSX模型转换框架。
张璠·2019-04-07 12:21

YYModel

Github地址：https://github.com/ibireme/YYModel高性能iOS/OSX模型转换框架。
张璠·2019-04-07 12:21

海思AI芯片(Hi3519A/3559A)方案学习（九）wk格式的模型生成以及PC仿真

本文结合自己的理解来对模型转换和仿真部分进行了一下梳理wk模型生成AI硬件加速器nnie只支持wk模型文件的加载。而SDK提供了mapper工具来将caffe1.x算法model转换成wk格式。
ltshan139·2019-04-05 00:39

CATIA to SuperMap 模型转换插件横空出世！

CATIABIM模型转换工具可一键实现BIM与GIS的数据对接，几何及属性同步，减少数据量，浏览更为流畅。
catia_·2019-04-04 16:50

PyTorch: SEQ2SEQ

原始论文：Chatbox本教程将介绍如何是seq2seq模型转换为PyTorch可用的前端混合Torch脚本。
gdtop818·2019-03-30 10:34

ncnn 载入insightface训练好的性别年龄识别模型

1、模型转换从insightface项目中下载mxnet模型：https://github.com/deepinsight/insightface/tree/master/gender-age/model2
MirrorYuChen·2019-03-28 21:14

「重大更新」Autodesk Forge IFC 模型转换提取服务管线变更

当前IFC文档通过Forge模型转换提服务(ModelDerivativeAPI)进行转换时是使用Navisworks进行IFC文档解析，同时一个更好的、基于Revit引擎的IFC文档解析也上线了。
康益昇·2019-03-27 00:00

YYModel 阅读总结

简介（摘至官网）特性高性能:模型转换性能接近手写解析代码。自动类型转换:对象类型可以自动转换，详情见下方表格。类型安全:转换过程中，所有的数据类型都会被检测一遍，以保证类型安全，避免崩溃问题。
朽木自雕也·2019-03-24 18:26

调试从Caffe模型转换过来的Pytorch模型

系列博客目录：Caffe转Pytorch模型系列教程概述目录一、检查Pytorch模型是否正确地载入了参数二、检查网络模型是否正确1、对比Pytorch模型与.prototxt可视化结果2、运行两个网络对应的层并对比结果2.1Caffe模型获取指定层的结果2.2Pytorch模型获取指定层结果2.3准备相同的预处理代码2.4获取conv3的结果3、比对策略4、注意事项相信看完本系列的前两博客，如果
原我归来是少年·2019-03-22 17:23

调试从Caffe模型转换过来的Pytorch模型

系列博客目录：Caffe转Pytorch模型系列教程概述目录一、检查Pytorch模型是否正确地载入了参数二、检查网络模型是否正确1、对比Pytorch模型与.prototxt可视化结果2、运行两个网络对应的层并对比结果2.1Caffe模型获取指定层的结果2.2Pytorch模型获取指定层结果2.3准备相同的预处理代码2.4获取conv3的结果3、比对策略4、注意事项相信看完本系列的前两博客，如果
原我归来是少年·2019-03-22 17:23

把Caffe的模型转换为Pytorch模型

系列博客目录：Caffe转Pytorch模型系列教程概述目录一、可视化Caffe的网络模型1、在线网站2、本地可视化二、SfSNet的第一部分1、网络名2、输入层3、第一个卷积层conv14、第一个BN层bn15、第一个Relu层relu16、第一部分的完整Pytorch代码二、SfSNet的残差块1、Caffe的Eltwise层2、实现一个“ResidualBlock”三、反卷积层、Concat
原我归来是少年·2019-03-22 17:16

Caffe转Pytorch模型系列教程 概述

目录零、知识储备以及步骤说明1、知识储备2、步骤说明一、把Caffe的模型转换为Pytorch模型1、可视化Caffe的网络模型2、从.caffemodel提取参数3、调试转换后的Pytorch模型零、
原我归来是少年·2019-03-22 17:41
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