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Tengine Convert Tool可将多种框架的模型转为适合Tengine-Lite的tmf格式...

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简介：
Tengine Convert Tool是一款高效的工具软件，能够便捷地转换各类深度学习框架下的模型至适用于Tengine-Lite的TMF格式，极大简化了开发流程。 Tengine Convert Tool 可以将多种框架的模型转换为适用于 Tengine-Lite AI 框架的 tmfile 文件。由于此工具依赖于 protobuf 来解析 Caffe、ONNX、TensorFlow 和 TFLite 等格式的文件，因此只能在 x86 Linux 系统上运行。 为了安装相关库以加载 caffe 或 TensorFlow 模型，请使用以下命令： 对于基于 Debian 的系统（如 Ubuntu）： ``` sudo apt install libprotobuf-dev protobuf-compiler ``` 对于 Fedora/CentOS 等其他系统，可以使用以下命令代替： ``` sudo dnf install libprotobuf-devel protobuf-compiler ```

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  • Tengine Convert Tool可将多种框架的模型转为适合Tengine-Lite的tmf格式...
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    Tengine Convert Tool是一款高效的工具软件，能够便捷地转换各类深度学习框架下的模型至适用于Tengine-Lite的TMF格式，极大简化了开发流程。 Tengine Convert Tool 可以将多种框架的模型转换为适用于 Tengine-Lite AI 框架的 tmfile 文件。由于此工具依赖于 protobuf 来解析 Caffe、ONNX、TensorFlow 和 TFLite 等格式的文件，因此只能在 x86 Linux 系统上运行。 为了安装相关库以加载 caffe 或 TensorFlow 模型，请使用以下命令： 对于基于 Debian 的系统（如 Ubuntu）： ``` sudo apt install libprotobuf-dev protobuf-compiler ``` 对于 Fedora/CentOS 等其他系统，可以使用以下命令代替： ``` sudo dnf install libprotobuf-devel protobuf-compiler ```
     
  • Tengine 2.1.2
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    Tengine 2.1.2是一款高性能Web服务器软件，在Apache基础上优化而来，特别适用于高并发访问场景，增强了稳定性与安全性，并提供了丰富的功能扩展。 Tengine 2.1.2 所需的全部依赖包括 zlib-1.2.8、pcre-8.38 和 openssl-1.0.2g，并且还需要 jemalloc-3.6.0。此外，还包括 Tengine 2.12 的包本身。
     
  • Tengine-2.3.2_Win64.rar
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    Tengine-2.3.2_Win64.rar 是一个针对Windows 64位系统的Tengine web服务器软件包，版本为2.3.2。此压缩文件内含适用于该平台的安装和配置文件。 在Cygwin环境下编译tengine-2.3.2花费了相当多的时间才解决了一系列问题，现在已经亲测可用。
     
  • Tengine Windows版
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    Tengine Windows版是基于Nginx开发的高性能Web服务器，在Windows平台上提供高效、稳定的网络服务支持，适用于高流量网站。 Tengine 是一个适用于 Windows x64 的 Web 服务器，兼容 Nginx。它使用 Cygwin 编译，并包含了健康检查模块。该模块的配置如下： - 检查间隔时间：3000毫秒 - 上升阈值（连续成功次数）：2次 - 下降阈值（连续失败次数）：2次 - 超时时间：1000毫秒 - 类型：HTTP 发送的 HTTP 请求示例： ``` check_http_send HEAD /webecg/login HTTP/1.0; ``` 期望响应状态码为 2xx，表示服务正常运行。
     
  • tflite2onnx：将*.tflite的TensorFlow Lite模型转为ONNX
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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。
     
  • Tengine安装指南
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    《Tengine安装指南》是一份详尽的手册，旨在指导用户轻松地完成Tengine（基于Nginx开发的web服务器）的安装过程，适用于需要高性能、高稳定性网站环境的技术人员。 ### Tengine 安装教程详解 #### 一、Tengine简介 Tengine 是由淘宝网发起的Web服务器项目，它基于Nginx进行开发，并针对大规模网站进行了许多优化。Tengine 在 Nginx 的基础上增加了不少特性，比如：更方便的内存泄漏检查机制、单通知多信号量机制、第三方模块加载更加灵活等。由于这些特性，Tengine 成为了一个高效、稳定且可扩展的 Web 服务器解决方案。 #### 二、安装前准备 在开始安装 Tengine 之前，请确保您的系统已经安装了必要的依赖库。根据提供的部分内容，这里主要涉及三个库：PCRE、OpenSSL 和 zlib。 ##### PCRE (Perl Compatible Regular Expressions) PCRE 是一组正则表达式库，用于提供 Perl 风格的正则表达式支持。 1. **下载并解压 PCRE** ```bash cd usrlocalsrc tar zxvf pcre-8.12.tar.gz ``` 2. **创建安装目录** ```bash mkdir /usr/local/pcre ``` 3. **进入解压后的目录** ```bash cd pcre-8.12 ``` 4. **配置并安装** ```bash ./configure --prefix=/usr/local/pcre make && make install ``` ##### OpenSSL OpenSSL 是一个强大的安全套接字层密码库，包含主要的密码算法、常规文件加密功能以及 SSL/TLS 协议的实现。 1. **下载并解压 OpenSSL** ```bash cd /usr/localsrc tar zxvf openssl-1.0.1c.tar.gz ``` 2. **进入解压后的目录** ```bash cd openssl-1.0.1c ``` 3. **配置并安装** ```bash ./config --prefix=/usr/local/openssl make && make install ``` ##### zlib zlib 库提供数据压缩和解压缩功能，广泛应用于网络通信、文件系统等领域。 1. **下载并解压 zlib** ```bash cd /usr/localsrc tar zxvf zlib-1.2.5.tar.gz ``` 2. **进入解压后的目录** ```bash cd zlib-1.2.5 ``` 3. **配置并安装** ```bash ./configure --prefix=/usr/local/zlib make && make install ``` #### 三、安装Nginx 1. **下载并解压 Nginx** ```bash cd /usr/localsrc tar zxvf nginx.tar.gz ``` 2. **进入解压后的目录** ```bash cd nginx-1.3.8 ``` 3. **配置并安装** ```bash ./configure --prefix=/usr/local/nginx \ --sbin-path=/usr/local/nginxsbinnginx \ --conf-path=/usr/local/nginx/conf/nginx.conf \ --error-log-path=/usr/local/nginx/error.log \ --pid-path=/usr/local/nginx/nginx.pid \ --lock-path=/usr/local/nginx/nginx.lock \ --with-http_stub_status_module \ --with-http_gzip_static_module \ --with-pcre=/usr/localsrc/pcre-8.12 \ --with-zlib=/usr/localsrc/zlib-1.2.5 \ --with-openssl=/usr/localsrc/openssl-1.0.1c ``` 注意：上述命令中的 `--with-pcre`、`--with-zlib` 和 `--with-openssl` 参数用于指定之前安装的 PCRE、zlib 和 OpenSSL 的路径。 4. **编译并安装** ```bash make && make install ``` #### 四、安装Tengine 1. **下载并解压 Tengine** ```bash cd /usr/localsrc tar zxvf tengine.tar.gz ``` 2. **进入解压后的目录** ```bash cd tengine- ``` 3. **配置和编译安装** ```bash ./configure --prefix=/usr/local/nginx \ --sbin-path=/usr/local/nginxsbinnginx \ --conf-path=/usr/local/nginx/conf/nginx.conf \ --error-log-path=/usr/local/nginx/error.log \ --pid-path=/usr/local/nginx/nginx.pid \ --lock-path=/usr/local/nginx/nginx.lock make && make install ``` #### 五、操作Tengine - **启动 Tengine** ```bash /usr/local/nginxsbinnginx ``` - **停止 Tengine** ```bash /usr/local/nginxsbinnginx -s stop ``` - **重启 Tengine** ```bash /usr/local/nginxsbinnginx -s reload ``` #### 六、配置文件 Tengine 的主配置文件通常位于 `/usr/local/nginx/conf/nginx.conf`
     
  • QtMeshEditor.rar（支持多种网格模型格式转换为Ogre Mesh格式）
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    简介：QtMeshEditor是一款基于Qt框架开发的应用程序，专门用于将各种常见的网格模型文件格式高效地转换成Ogre引擎所使用的Mesh格式，方便开发者和设计师在项目中使用。 QtMeshEditor.rar 是一个工具，用于将多种网格模型格式转换为 ogre 的 mesh 模型格式。
     
  • aspose将word转换为pdf等多种格式
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    Aspose提供强大的文档处理功能，能够轻松地将Word文件转换成PDF以及其他多种格式，满足各种文档管理需求。 将word转换为pdf等格式的jar包是已破解版本，仅供学习使用，请勿用于商业用途。如遇问题可联系博主寻求帮助，博主会耐心解答并协助解决！
     
  • ONNX2Keras：将ONNX模型图转为Keras模型格式
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    ONNX2Keras是一款工具，能够高效地将ONNX模型转换成Keras支持的模型格式，助力深度学习领域的研究者和开发者便捷使用不同框架训练的模型。 ONNX至Keras深度神经网络转换器使用onnx2keras库实现。该工具需要TensorFlow 2.0环境。 函数定义如下： ``` onnx_to_keras(onnx_model, input_names, input_shapes=None, name_policy=None, verbose=True, change_ordering=False) -> {Keras model} ``` 参数包括： - onnx_model：要转换的ONNX模型。 - input_names：包含图形输入名称的列表。 - input_shapes（可选）：覆盖输入形状（实验性功能）。 - name_policy（可选）：设置为`name_policy`, `short` 或 `default`，用于控制图层名称生成策略（实验性功能）。 - verbose (默认为True) ：是否启用详细输出信息。 - change_ordering: 是否将数据排序方式更改为HWC模式以适应特定需求（实验性功能）。 使用示例： ``` import onnx from onnx2 import * ```
     
  • 将YOLOV5模型转换为OM格式的脚本
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    这段简介可以这样描述： 该脚本旨在实现从PyTorch框架下的YOLOv5模型向OpenMind（假设OM代表OpenMind）计算图格式进行高效、准确地转换，以适应特定硬件平台的需求。 YOLOV5转换模型为om模型文件的脚本可以用于将YOLOV5训练好的模型格式转换成OM（Open Model）格式，以便在特定硬件平台上进行部署和推理。这一过程通常涉及使用相应的工具或库来读取YOLOV5的权重和其他配置信息，并输出符合目标平台要求的二进制文件或其他形式的模型文件。 具体实现时可能需要考虑以下几个方面： 1. 确保安装了必要的软件包，如OpenVINO Toolkit。 2. 使用适当的脚本或者命令行工具来执行转换操作。这通常包括指定输入和输出路径、选择正确的模型架构配置等步骤。 3. 验证生成的OM文件是否正确，并测试其在目标设备上的性能表现。 这样的转换过程能够帮助开发者更高效地利用YOLOV5进行实际应用开发，尤其是在需要跨平台部署的情况下非常有用。