深度学习计算框架综述（四）模型Converter设计

最新推荐文章于 2025-02-20 14:19:38 发布
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分类专栏： 深度学习计算框架综述 文章标签： 深度学习 tensorflow pytorch caffe
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本章主要介绍，Converter的设计思想以及如何将Tensorflow、Caffe等深度学习模型转换为自定义模型。

AI 大模型部署到嵌入式原理与代码实战案例讲解
AI天才研究院
06-01 2633
随着人工智能技术的快速发展，将AI模型部署到嵌入式设备上已成为一个热门的研究领域。这种部署方式不仅能够实现设备的智能化，还能够减少对云端服务的依赖，提高数据隐私性和系统响应速度。然而，由于嵌入式设备通常具有有限的计算资源、存储空间和能源供应，将复杂的AI模型部署到这些设备上面临着诸多挑战。本文将深入探讨AI模型部署到嵌入式系统的原理，并通过实际的代码案例来展示这一过程。权重剪枝：基于权重的重要性评估，移除不重要的连接或神经元。知识蒸馏：利用大模型（教师模型）的输出来训练小模型（学生模型）。
深度学习模型转换工具-1
baidu_40840693的博客
01-11 2506
The project will be updated continuously … Pull requests are welcome! Deep Learning Model Convertors Note: This is not one convertor for all frameworks, but a collection of different converters. Becau...
深度学习caffe--手写字体识别例程（五）—— convert_mnist_data.cpp文件详解
bigmarshal的博客
02-17 1470
我们在《深度学习caffe--手写字体识别例程（四）》中，用到了convert_mnist_data.bin文件进行数据集格式的转换，命令如下 $BUILD/convert_mnist_data.bin $DATA/train-images-idx3-ubyte \ $DATA/train-labels-idx1-ubyte $EXAMPLE/mnist_train_${B...
神经网络模型格式转化与运行示例代码
三川小哥 狂想曲
09-15 509
keras Hdf5格式转TF Lite 转换代码 # tensorflow==1.14 import os import tensorflow as tf from tensorflow.python.saved_model.builder_impl import SavedModelBuilder from tensorflow.python.saved_model.signature_constants import DEFAULT_SERVING_SIGNATURE_DEF_KEY from te
基于Pytorch的深度学习教程-图像基本操作
Vermont_的博客
08-02 672
为了方便进行数据的操作，pytorch团队提供了一个torchvision.transforms包，我们可以用transforms进行以下操作： PIL.Image/numpy.ndarray与Tensor的相互转化； 归一化； 对PIL.Image进行裁剪、缩放等操作。 通常，在使用torchvision.transforms，我们通常使用transforms.Compose将transforms组合在一起。 PIL.Image/numpy.ndarray与Tensor的相互转换 PIL.Ima
深度学习计算框架综述（三）模型格式设计
Kane的博客
02-20 1271
本章
深度学习计算框架综述（二）计算框架的组成与设计要点
Kane的博客
02-20 1655
本章
深度学习计算框架综述 开篇
Kane的博客
02-23 1738
先简单的自我介绍一下，笔者17年本科毕业于西安交大，在vivo工作近三年，一直从事深度学习计算框架开发、端侧部署相关的工作，17年左右开始接触Tensorflow、SNPE，到后来研究NCNN、MACE、TFLite、MNN等，一路见证了计算框架的发展。 目前我们团队在开发vivo自研计算框架VCAP（一年半了），同时也支持了超过20个算法的端侧部署，在工作之余，希望能把自己工作中积累的经验和大...
【人工智能】用Python迈向轻量化深度学习——模型压缩与量化实战指南
最新发布
一个被知识诅咒的人
02-20 580
随着移动端与嵌入式设备对深度学习推理需求的不断提升，模型的体积和推理效率成为关注重点。本文系统介绍了模型压缩与量化技术，详细阐述了剪枝、蒸馏等压缩方法，并重点探讨了如何在Python环境中使用TensorFlow Lite与PyTorch提供的量化工具来实现模型的轻量化。通过逐步的示例与大量注释，读者不仅能深入理解模型压缩与量化的原理，也能在实战中快速上手，最终实现将深度学习模型高效部署到移动设备与嵌入式平台的目标。
深度学习模型转换
jasonaidm的博客
05-24 1万+
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Caff...
Paddle单阶段口罩检测
迷若烟雨的专栏
11-21 2218
Paddle官方有一个口罩检测的示例，但是其是两阶段的，首先要检测出人脸，再将裁剪下来的人脸进行二分类. facemask曾基于YOLO V2实现过单阶段口罩检测，但是速度在移动端不是很快，仅能用于服务端部署，且由于样本缺乏，实测精度也不是很高. FaceMaskDetection 实测速度非常快，在CPU上就能实时，而且开源了网络结构，还能进一步压缩耗时，其提供了caffe、pytorch、tensorflow、onnx和mxnet等近乎全平台的支持，美中不足的是唯独缺了paddle
深度学习计算框架综述（十）OpenCL 计算优化实践
Kane的博客
02-20 799
本章会结合OpenCL优化代码，分析Conv、Pooling等算子的优化思想。
Tensorflow object detection API 搭建属于自己的物体识别模型——常见问题汇总 Q&A
dy_guox的博客
04-28 1万+
在上一篇博客《（更新视频教程）Tensorflow object detection API 搭建属于自己的物体识别模型（2）——训练并使用自己的模型》中，有很多读者提出各种问题，也有不少热心读者在评论区进行了讨论，为了方便读者查询及备忘，现把部分问题及解决方案更新到这个博客，不定期更新新的解决方案。 建议 Ctrl + F 在页面内搜索问题。 如果对问题有新的更好的解决方案欢迎留言。 ...
深度学习中的模型评判指标
ZergWang's Blog
03-18 4665
深度学习中的任务一般分为目标检测和语义分割： 此外，可能还会有更加简单的分类任务，例如文字识别。（当然还有极为复杂的实例分割，此处暂不讨论） 针对这三种任务，指标也会略有不同。接下来会从最简单的分类任务入手，对这些指标进行解释： 1.分类任务中的指标 ConfusionMatrix（混淆矩阵） 假设现在有一个分类任务，要判断图中物体是...
Tensorflow模型量化4 --pb转tflite(uint8量化)小结
云中寻雾的博客
08-19 4912
Tensorflow模型量化4 --pb转tflite小结(uint8量化) 实验环境：tensorflow-gpu1.15+cuda10.0 模型的fp16量化和int8量化我之前有写，参考： 龟龟：Tensorflow模型量化实践2--量化自己训练的模型​zhuanlan.zhihu.com 这次发现uint8量化时有参数设置，所以准备是从头再梳理一遍 2.参与量化的模型： 训练tensorflow-object-detection API 得到的ssdlite_mobilenet_v2模型.
PIL图像处理标准库——convert('RGB')
热门推荐
nienelong3319的博客
04-11 3万+
在pytorch自定义数据集的时候，需要使用到如下代码 Image.open(x).convert('RGB') 使用Image.open读出图像即可，为什么还需要使用convert('RGB')转换成RGB，难道Image.open()读出的彩色图像不是RGB吗 使用如下代码进行测试： img = Image.open('pokeman\\bulbasaur\\00000000.pn...
自定义数据模型Converter
weixin_42173397的博客
09-17 820
前言 在基于spring的web后端程序开发过程中，经常会涉及到各种数据模型的转换，例如DTO -> DOMAIN -> ENTITY -> Resource，这样一条数据链中涉及到的模型转换可以说是相当多的，但是呢，如果把这些模型之间的转换代码放到业务逻辑里边时，会发现，代码到处都是一大块一大块，说得文明点就是一坨一坨的，相当难看，欠缺优雅。所以呢，我们可以使用Convert...
X2Paddle：实现主流深度学习框架到PaddlePaddle的模型转换
X2Paddle是一个专门设计用来将其他深度学习框架中训练好的模型转换成PaddlePaddle模型的工具包。它允许深度学习开发者和研究人员将他们使用的框架（如TensorFlow、Caffe、ONNX、PyTorch等）中的预训练模型迁移到...
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