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从PyTorch到Caffe的Python模型转换工具

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简介：
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。

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  • 从PyTorch到Caffe的Python模型转换工具
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    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Caffe到PyTorch模型转换的代码
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    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。
     
  • Python pytorch2keras：从PyTorch到Keras的模型转换工具
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    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。
     
  • 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。
     
  • PHP2Py：从 PHP 到 Python 的代码转换工具
    优质
    PHP2Py是一款旨在帮助开发者将PHP代码高效转化为Python语言的自动化工具，大大简化了跨平台开发流程。 php2py 是一个将 PHP 代码转换为 Python 代码的工具，要求使用 PHP 版本至少为 5.3.3（建议使用版本不低于 5.3.4 的以避免潜在问题）。如果您希望贡献到这个项目，请 Fork 这个项目，并创建一个新的功能分支。完成修改后向我们发送拉取请求。 为了确保整个代码库的一致性，您需要保证您的代码遵循 Symfony 框架所采用的规范。如果有兴趣参与进来或者查看现有的贡献者列表，请直接在项目的相关页面中寻找相关信息。 该程序是在 MIT 许可证下发布的——详情请参阅许可文件中的内容。为了运行单元测试，您可以使用以下命令安装必要的开发依赖项并执行测试： ``` php composer.phar install --dev phpunit ```
     
  • Python-用于从C到Go转换的工具
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    本工具旨在简化编程语言间的迁移工作，特别支持将代码从C语言高效地转换至Go语言，并提供相应的Python接口以增强灵活性和可操作性。 用于将C语言代码转换为Go语言的工具。
     
  • 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。