Model?

       最近看了些建模方面的资料,感觉一团乱麻,MODENLING好象是一种很高层次的技术, 作用在于系统设计中,在代码实现之前给系统一个比较形象的认识,方便用户与设计人员的交互,方便设计人员表达他们对系统的认识以及他们对程序内在机制的设计,这个设计也成为设计人员与代码编制人员交互的接口,代码编制工作可以在各个MODEL的基础上方便的实现,那么可以这么认为MODEL是现实到代码之间的一层映射,虽然在OOP流行的现在,直接由现实到代码也是困难的,MODEL说明了这个过程.

       还有就是MODEL和软件工程相关比较密切,如果认为软件工程是面向管理的软件开发组织方法,那么MODEL作用还是在系统设计方面.

       更多的,关于技术方面对MODEL的认识或者期待应该通过MODEL设计直接生成代码,也就是用比程序设计语言(例如:c++,JAVA)更抽象的方法生成可执行代码,但这个就好比一种新的程序设计方法,那么它所能带来的变化也是比较革命性的,是比现有程序设计语言更高级的程序设计方法,到那时的代码应该不再是串行的文字代码,而是平面的图表(象现在许多建模语言表示的那样:UML),甚至可能是立体的...

 

将PyTorch模型转换为K210支持的KModel,可按如下步骤进行: ### 第一步:PyTorch模型搭建、训练与保存 需先完成PyTorch模型的搭建、训练工作,随后把训练好的模型保存下来。示例代码如下: ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim # 定义一个简单的模型 class SimpleModel(nn.Module): def __init__(self): super(SimpleModel, self).__init__() self.fc = nn.Linear(10, 1) def forward(self, x): return self.fc(x) # 初始化模型 model = SimpleModel() # 定义损失函数和优化器 criterion = nn.MSELoss() optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01) # 训练模型(这里只是简单示例,未进行实际训练数据的加载) for epoch in range(10): # 这里应该有输入数据和标签 inputs = torch.randn(1, 10) labels = torch.randn(1, 1) optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() # 保存模型 torch.save(model.state_dict(), 'model.pth') ``` ### 第二步:PyTorch转ONNX 由于PyTorch官方支持此转换,可通过以下代码实现: ```python import torch # 加载模型 model = SimpleModel() model.load_state_dict(torch.load('model.pth')) model.eval() # 定义输入张量 dummy_input = torch.randn(1, 10) # 导出为ONNX模型 torch.onnx.export(model, dummy_input, 'model.onnx', verbose=True) ``` ### 第三步:ONNX转TFLite 此步骤需借助相应工具完成转换。目前没有通用的代码示例,可能要使用一些第三方工具或库。 ### 第四步:TFLite转KModel(使用NNCase 0.1) 安装NNCase 0.1后,在命令行中执行如下命令完成转换: ```bash nncase --input_model model.tflite --output_model model.kmodel ```
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