tensorflow和pytorch模型之间转换 / 张生荣

浅谈tensorflow与pytorch的相互转换

目录 1.变量预定义 2.创建变量并初始化 3.语句执行 4.tensor 5.其他函数本文以一段代码为例,简单介绍一下tensorflow与pytorch的相互转换(主要是tensorflow转p ...

预训练模型在不同深度学习框架中的转换是一种常见的任务.今天刚好DPN预训练模型转换问题,顺手将这个过程记录一下. 核心转换函数如下所示: def convert_from_mxnet(model, c ...

目录 1. 引言 2. 模型结构 3. 计算模型的 FLOPs 3.1. tensorflow 1.12.0 3.2. tensorflow 2.3.1 3.3. pytorch 1.10.1+cu1 ...

pytorch_pretrained_bert将tensorflow模型转化为pytorch模型 BERT仓库里的模型是TensorFlow版本的,需要进行相应的转换才能在pytorch中使用在Go ...

最近将Pytorch程序迁移到GPU上去的一些工作和思考环境:Ubuntu 16.04.3 Python版本:3.5.2 Pytorch版本:0.4.0 0. 序言大家知道,在深度学习中使用GPU ...

直接使用 model2=model1 会出现当更新model2时,model1的权重也会更新,这和自己的初始目的不同. 经评论指出可以使用: model2=copy.deepcopy(model1) ...

如下所示: import io import torch import torch.onnx from models.C3AEModel import PlainC3AENetCBAM device ...

目录环境具体过程下载LibTorch 用pytorch生成模型文件 VS创建工程并进行环境配置运行VS2017工程文件总结前天由于某些原因需要利用C++调用PyTorch,于是接触到了Li ...

一.Tensorflow安装 1.Tensorflow介绍 Tensorflow是广泛使用的实现机器学习以及其它涉及大量数学运算的算法库之一.Tensorflow由Google开发,是GitHub上最 ...

背景:目前keras框架使用简单,很容易上手,深得广大算法工程师的喜爱,但是当部署到客户端时,可能会出现各种各样的bug,甚至不支持使用keras,本文来解决的是将keras的h5模型转换为客户端常用 ...

最近需要将使用keras训练的模型移植到手机上使用, 因此需要转换到tensorflow的二进制模型. 折腾一下午,终于找到一个合适的方法,废话不多说,直接上代码: # coding=utf-8 im ...

加载模型字典逐一判断每一层,如果该层是bn 的 running mean,就取出参数并取平均作为该层的代表对保存的每个BN层的数值进行曲线可视化 from functools import par ...

转换步骤概览准备好模型定义文件(.py文件) 准备好训练完成的权重文件(.pth或.pth.tar) 安装onnx和onnxruntime 将训练好的模型转换为.onnx格式安装tensorRT ...

目录训练误差和泛化误差模型复杂性模型选择验证集 K折交叉验证欠拟合还是过拟合? 模型复杂性数据集大小训练误差和泛化误差训练误差是指,我们的模型在训练数据集上计算得到的误差. 泛化误差是 ...

目录 Pytorch-Lightning 1.DataLoaders 2.DataLoaders中的workers的数量 3.Batchsize 4.梯度累加 5.保留的计算图 6.单个GPU训练 7 ...

目录 1.线性与非线性回归案例讲解 1.数据集 2.读取训练数据Income.csv并可视化展示 3.利用Tensorflow搭建和训练神经网络模型[线性回归模型的建立] 4. 模型预测 1.线性与 ...

目录定义神经网络权重初始化方法1:net.apply(weights_init) 方法2:在网络初始化的时候进行参数初始化常用的操作利用nn.Parameter()设计新的层 nn.Flat ...

目录学习目标学习大纲学习内容 1 . pytorch 转 onnx 2 . 运行onnx模型 3.onnx模型输出与pytorch模型比对总结学习目标 1.掌握pytorch模型转换到onn ...

目录前言基本用法高级 API 前言 Open Neural Network Exchange (ONNX,开放神经网络交换) 格式,是一个用于表示深度学习模型的标准,可使模型在不同框架之间进行转 ...

目录 1. 引言 2. 模型结构 3. 计算模型的 FLOPs 3.1. tensorflow 1.12.0 3.2. tensorflow 2.3.1 3.3. pytorch 1.10.1+cu1 ...

目录 2.1.为什么要微调 2.2.需要微调的情况 2.4.参数冻结---指定训练模型的部分层 2.5.参数冻结的方式 2.5.1.冻结方式1 2.5.2.冻结方式2 2.5.2.冻结方式3 2.6. ...