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PyTorch2Keras：从PyTorch到Keras的模型转换工具

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简介：
简介：PyTorch2Keras是一款用于将PyTorch深度学习模型转换为等效Keras模型的实用工具，方便研究人员和开发者在不同框架间迁移模型。 PyTorch2Keras是一个用于将PyTorch模型转换为Keras模型的工具。 安装步骤如下： ``` pip install pytorch2keras ``` 重要提示：为了正确使用该转换器，需要在`~/.keras/keras.json`文件中进行以下修改： ```json ... backend: tensorflow, image_data_format: channels_first, ... ``` 对于希望将模型转化为TensorFlow.js格式的用户，请确保使用新的参数设置`names=short`。 以下是获取TensorFlow.js模型的基本步骤：首先，利用此转换器完成从PyTorch到Keras的转换。

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  • PyTorch2Keras：从PyTorch到Keras的模型转换工具
    优质
    简介：PyTorch2Keras是一款用于将PyTorch深度学习模型转换为等效Keras模型的实用工具，方便研究人员和开发者在不同框架间迁移模型。 PyTorch2Keras是一个用于将PyTorch模型转换为Keras模型的工具。 安装步骤如下： ``` pip install pytorch2keras ``` 重要提示：为了正确使用该转换器，需要在`~/.keras/keras.json`文件中进行以下修改： ```json ... backend: tensorflow, image_data_format: channels_first, ... ``` 对于希望将模型转化为TensorFlow.js格式的用户，请确保使用新的参数设置`names=short`。 以下是获取TensorFlow.js模型的基本步骤：首先，利用此转换器完成从PyTorch到Keras的转换。
     
  • Python pytorch2keras：从PyTorch到Keras的模型转换工具
    优质
    pytorch2keras是一款专为Python设计的实用工具，它能够将基于PyTorch框架构建的机器学习模型无缝转换至Keras格式，极大地方便了不同深度学习库之间的迁移与应用。 pytorch2keras 是一个用于将 PyTorch 模型转换为 Keras 模型的工具。
     
  • 从Caffe到PyTorch：模型转换工具caffemodel2pytorch
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    caffemodel2pytorch是一款专为深度学习开发者设计的高效模型转换工具，它能够轻松实现将基于Caffe框架训练得到的caffemodel文件迁移到PyTorch环境下的操作，极大地方便了科研人员和工程师在不同深度学习平台间的切换与资源共享。 此转换器可用于将 Caffe 代码和层移植到 PyTorch。其主要特性包括： - 将 caffemodel 的权重转储为 hdf5、npy、pt 和 json 格式。 - 加载 Caffe 模型并从 PyTorch 使用它们进行模拟。 - 提供类似于 PyCaffe API，以允许平滑移植使用 Caffe 编写的代码（例如在训练和评估中将后端更改为脚本）：网络、Blob、SGDSolver 等。 - 包装 Caffe 的 Python 层（参见 OICR 示例）。 - 提供 PyTorch 中 ROI 池化的示例，无需手动编译 CUDA 代码（参见 OICR 示例）。 目前层支持还不完全。它已知支持以下 Caffe 层： - 卷积：包括 num_output、kernel_size、stride、pad 和 dilation 参数；常数和高斯权重/偏置填充。 - 内部产品：num_output 参数，提供常数和高斯权重/偏置初始化选项。 - 最大池化与平均池化。
     
  • 从PyTorch到Caffe的Python模型转换工具
    优质
    本项目提供了一种便捷的方法，使用Python脚本将基于PyTorch框架训练的深度学习模型转换为Caffe框架可读取的格式，促进不同平台间的模型移植与部署。 PyTorch到Caffe的模型转换工具可以帮助用户将使用PyTorch框架训练得到的深度学习模型转换为Caffe格式，以便在不同的部署环境中使用。这种转换对于希望利用不同平台优势的研究人员或开发者来说非常有用。
     
  • 从Caffe到PyTorch模型转换的代码
    优质
    本项目提供了一套详细的教程和代码示例，用于指导开发者如何将基于Caffe框架开发的深度学习模型迁移到PyTorch平台，助力研究者便捷地利用PyTorch丰富的功能进行高效实验。 具体的使用方法可以参考这篇博客文章。
     
  • 转换Torch T7模型到PyTorch模型及源代码：使用convert_torch_to_pytorch工具
    优质
    本文章介绍如何利用convert_torch_to_pytorch工具将Torch T7格式的模型文件转换为PyTorch兼容的格式，包括详细的步骤和源码示例。 可以使用Python脚本将Torch模型（如vgg16.t7）转换为Pytorch格式的模型和源代码文件。例如，执行命令`python convert_torch.py -m vgg16.t7`会创建两个文件：vgg16.py 和 vgg16.pth。以下是导入并加载转换后模型的一个示例： ```python import torch from vgg16 import vgg16 model = vgg16.vgg16() model.load_state_dict(torch.load(vgg16.pth)) model.eval() ``` 所有列出的网络（如AlexNet、VGG-16、VGG-19等）都已经验证可以转换，并且结果已经得到确认。
     
  • TensorFlow到ONNX：模型转换工具
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    本工具帮助开发者将使用TensorFlow框架训练的机器学习模型轻松转换为ONNX格式，促进跨平台部署和协作。 tf2onnx是一个用于将TensorFlow模型转换为ONNX的工具。 **构建类型操作系统Python张量流Onnx Opset** - **状态单元测试 - 基本**: Linux, MacOS *, Windows * - Python: 3.6、3.7、3.8 - TensorFlow: 1.12-1.15、2.1-2.4 - ONNX opsets: 7-13 - **单元测试 - 完整**: Linux, MacOS, Windows - Python: 3.6、3.7、3.8 - TensorFlow: 1.12-1.15、2.1-2.4 - ONNX opsets: 7-13 **支持的版本ONNX** tensorflow-onnx将使用系统上安装的ONNX版本，如果未找到，则会自动安装最新版。我们支持从opset-6到opset-13的不同版本。
     
  • 从Allegro到Altium的转换工具
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    这段简介可以描述为：“从Allegro到Altium的转换工具”旨在帮助电子设计工程师们简化和加速PCB设计文件在不同EDA软件平台间的迁移过程，从而提高工作效率并确保设计数据的完整性和准确性。 正常情况下，在Altium中导入Allegro的BRD文件需要安装Cadence软件。这里提供一个从Cadence提取出来的精简版转换工具：实际上，Altium就是调用这个工具先将二进制格式的BRD文件转换成ASCII格式的ALG，然后再将其导入到Altium中。
     
  • 从ANSYS到FLAC3D的转换工具
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    本工具旨在实现ANSYS与FLAC3D之间的数据转换，帮助工程师高效地在两种软件间切换，优化工程分析流程，提高设计效率和准确性。 ANSYS到FLAC3D的转换器可以实现将模型从ANSYS导入至FLAC3D。
     
  • 从Scratch到Flash的转换工具
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    这款工具旨在帮助用户轻松地将使用Scratch编写的程序转换为Flash格式。它能够有效促进编程入门者过渡到更高级别的编程环境，并支持更多的创作可能性。 1. 解压压缩包并打开 ScratchFlash.html。 2. 选择要转换的文件。 3. 设置转换格式：全屏（full screen），显示绿旗（show Green Flag Bar），其余选项保持默认设置； 4. 点击“转换”按钮，并保留输出为1612-1catch game.sb2.swf文件。