MMdnn 使用教程

MMdnn 使用教程

MMdnnMMdnn is a set of tools to help users inter-operate among different deep learning frameworks. E.g. model conversion and visualization. Convert models between Caffe, Keras, MXNet, Tensorflow, CNTK, PyTorch Onnx and CoreML.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/mm/MMdnn

项目介绍

MMdnn 是一个由微软开源的综合性、跨框架的工具，用于转换、可视化和诊断深度学习（DL）模型。"MM" 代表模型管理，"dnn" 是深度神经网络的缩写。MMdnn 的主要功能包括模型转换、模型重训练、模型搜索与可视化以及模型部署。它支持多种深度学习框架，如 Caffe、Keras、MXNet、TensorFlow、CNTK、PyTorch、Onnx 和 CoreML。

项目快速启动

安装 MMdnn

你可以通过 pip 安装 MMdnn：

pip install mmdnn

模型转换示例

以下是一个将 TensorFlow 模型转换为 CNTK 模型的示例：

1. 下载 TensorFlow 预训练模型：

mmdownload -f tensorflow -n vgg19

2. 转换模型：

mmconvert -sf tensorflow -in imagenet_vgg19.ckpt.meta -iw imagenet_vgg19.ckpt --dstNodeName MMdnn_Output -df cntk -om tf_vgg19.dnn

应用案例和最佳实践

模型转换

MMdnn 提供了一个通用的模型转换器，可以在不同的深度学习框架之间转换模型。例如，你可以将在 TensorFlow 中训练的模型转换为 PyTorch 模型，以便在 PyTorch 环境中进行推理或进一步训练。

模型可视化

MMdnn 还提供了模型可视化工具，可以帮助你直观地查看网络架构。这对于理解模型结构和调试非常有用。

典型生态项目

ONNX (Open Neural Network Exchange)

ONNX 是一个开放的生态项目，旨在使不同的深度学习框架之间能够互操作。MMdnn 支持将模型转换为 ONNX 格式，从而进一步与其他支持 ONNX 的框架进行交互。

TensorFlow

TensorFlow 是一个广泛使用的深度学习框架，MMdnn 支持将 TensorFlow 模型转换为其他框架的模型，反之亦然。

PyTorch

PyTorch 是另一个流行的深度学习框架，MMdnn 提供了将 PyTorch 模型转换为其他框架模型的功能，促进了不同框架之间的模型共享和重用。

通过这些功能和生态项目的支持，MMdnn 成为了一个强大的工具，帮助用户在不同的深度学习框架之间无缝地转换和使用模型。

MMdnnMMdnn is a set of tools to help users inter-operate among different deep learning frameworks. E.g. model conversion and visualization. Convert models between Caffe, Keras, MXNet, Tensorflow, CNTK, PyTorch Onnx and CoreML.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/mm/MMdnn