m0_37591905的博客

我训练的用torch.save(model, checkpoint_path)保存的模型文件,那么会把对应的网络结构路径序列化到模型内部, 而一旦更改了网络结构(model/slim)路径,再torch.load()时会报错.将调用 to’r’ch.load()方法的, xxx.py文件 与 模型的网络结构(slim)放在同一目录下.当使用torch.load时，报错No module named ‘models’在test.jw.py中调用torch.load()方法。解决方式二:torch。

转换为tflite模型非量化转换转换代码：# -*- coding:utf-8 -*-import tensorflow as tfin_path = "./model/frozen_graph.pb"out_path = "./model/frozen_graph.tflite"# out_path = "./model/quantize_frozen_graph.tflite"# 模型输入节点input_tensor_name = ["input/x"]input_tensor_

1.pytorch->onnx try: import onnx print('\nStarting ONNX export with onnx %s...' % onnx.__version__) f = opt.weights.replace('.pth', '.onnx').replace('.pt', '.onnx') # filename torch.onnx.export(model, img, f, verbo

Depthwise卷积与Pointwise卷积

二维卷积nn.Conv2d一般来说，二维卷积nn.Conv2d用于图像数据，对宽度和高度都进行卷积。定义class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True)代码示例假设现有大小为32 x 32的图片样本，输入样本的channels为1，该图片可能属于10个类中的某一类。CNN框架定义如下：class CNN(nn.Mo