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TensorFlow到ONNX:模型转换工具

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简介:
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。

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客服
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  • TensorFlowONNX
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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。
  • ArcFace和RetinaFace从MXNetONNX:arcface_retinaface_mxnet2onnx
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    本项目致力于将ArcFace与RetinaFace模型从MXNet框架迁移到ONNX格式,实现跨平台部署,便于在不同环境中应用。 更新了两个模型:码 jks7 和 码 otx7。 在 mxnet 符号中,BN 有 fix_gamma 参数,如果设置为 true,则将 gamma 设置为 1 并且其梯度设为 0。在 retinaface_mnet025_v1 模型的 conv_3_dw_batchnorm 层中,fix_gamma 被设置为 true,但实际权重值显示为 0.000007107922556315316(可以通过 Netron 查看)。然而,在前向 mxnet 模型的 conv_3_dw_batchnorm 层中,gamma 值可能与原始模型不同。已修复 bn gamma 并上传了更新后的模型:retinaface_mnet025_v1 和 retinaface_mnet025_v2。 此外,还更新了 Retinaface 以修正 soft 相关问题。
  • 深度学习详解(PyTorchONNXNCNN)
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    本文详细介绍如何将基于PyTorch框架构建的深度学习模型转换为ONNX格式,并进一步优化至NCNN引擎的过程与技巧。 深度学习之模型转换(PyTorch到ONNX再到NCNN),适用于使用深度学习框架NCNN进行嵌入式移动端的模型部署。
  • tflite2onnx:将*.tflite的TensorFlow LiteONNX
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    tflite2onnx是一款工具,用于将 TensorFlow Lite (.tflite) 格式的机器学习模型转换成 ONNX 格式,以便在更多平台上部署和运行。 tflite2onnx是一个工具,用于将TensorFlow Lite(TFLite)模型转换为ONNX模型,并正确处理数据布局和量化语义。 如果您想将TensorFlow模型(如冻结图或其他格式)转换为ONNX,请尝试使用其他方法先将其转为TFLite模型,然后再用tflite2onnx工具将TFLite模型转换成ONNX。微软还提供了一个名为tf2onnx的替代方案,该方案可以在某些方面做得更好,比如它能够处理量化和一些尚未被tflite2onnx支持的RNN网络。 如果发现tflite2onnx缺少特定功能,请考虑使用tf2onnx工具进行转换。
  • 从CaffePyTorch: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。
  • PyTorchONNX示例
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    本教程详细介绍了如何使用Python编程语言将流行的深度学习框架PyTorch中的模型转换成开放神经网络交换(ONNX)格式。通过一系列步骤和代码实例,读者可以轻松掌握这一过程,并了解为何在机器学习项目中采用ONNX作为跨平台的标准化接口的重要性。 今天为大家分享一篇关于如何将Pytorch模型转换为ONNX模型的文章。该文章具有很高的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随本段落来了解详细内容吧。
  • Yolov5训练及ONNX
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    本项目专注于基于YOLOv5的目标检测模型训练,并探讨将其导出为ONNX格式的方法,以促进跨平台部署与应用。 目标检测工程备份涉及将已完成的目标检测项目的代码、数据集和其他相关文件进行保存,以防丢失或损坏。这一过程通常包括创建多个版本的存储库,并定期更新以确保所有更改都被记录下来。此外,还可能涉及到使用云服务或其他远程服务器来增加数据的安全性和可访问性。 在目标检测项目中备份工程是非常重要的步骤,可以避免由于硬件故障、意外删除等原因导致的数据丢失问题。通过合理的备份策略和工具选择,开发人员能够更专注于项目的迭代优化和技术研究上。
  • HRNetONNX后的
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    简介:HRNet转ONNX模型是将深度学习框架下的人体姿态估计网络HRNet导出至ONNX格式的过程,便于跨平台部署和优化。 人体姿态估计HRNet模型在转换为ONNX格式后,其精确度与之前的PyTorch模型验证结果完全一致,没有下降。
  • 从PyTorchCaffe的Python
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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。
  • PyTorch2Keras:从PyTorchKeras的
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    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。