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将H5模型转换为.kmodel/.tflite/.pb格式

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简介：
本教程详细介绍了如何将H5格式的深度学习模型转换为.kmodel、.tflite和.pb等不同框架所需的格式，便于跨平台部署。 针对K210或其他AI嵌入式设备提供代码转换服务，支持训练、优化及转化等相关内容，并实现端到端的模型训练和转换。

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  • 将H5模型转换为.kmodel/.tflite/.pb格式
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    本教程详细介绍了如何将H5格式的深度学习模型转换为.kmodel、.tflite和.pb等不同框架所需的格式，便于跨平台部署。 针对K210或其他AI嵌入式设备提供代码转换服务，支持训练、优化及转化等相关内容，并实现端到端的模型训练和转换。
     
  • B20_08_NNCase将MobileNet_v1_1.0 tflite模型量化为kmodel v3.zip
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    本资源提供了将TFLite格式下的MobileNet_v1_1.0模型转换并量化为Kneron专用的kmodel v3版本的压缩包，便于在嵌入式设备上高效运行。 文件“B20_08_NNCase编译MobileNet_v1_1.0即tflite量化为kmodel v3.zip”包含以下内容： - ncc-win7-x86_64.zip：NNCase Converter v0.1.0 RC1的C#源码 - nncase-0.1.0-rc1.zip：NNCase Converter v0.1.0 RC1的C#源码 - mobilenet文件夹，包含： - MobileNet_v1_1.0.pb：使用tf slim训练得到的mobilenet_v1_1.0模型； - mobilenet_v1.tflite：将MobileNet_v1_1.0.pb转为未经量化的tflite格式； - mobilenet_v1_kmodel_v4.kmodel：通过NNCase v0.2.0 Beta2工具编译mobilenet_v1.tflite得到的未量化模型； - MobileNet_v1_1.0_uint8_kmodel_v4.kmodel：通过NNCase v0.2.0 Beta2工具编译并量化的uint8格式kmodel，适用于KPU加速。
     
  • 将Pytorch模型转换为tflite的方法
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    本文章详细介绍如何将基于PyTorch框架开发的深度学习模型转换为适用于Android和iOS应用的TensorFlow Lite格式。 本段落主要介绍了将Pytorch模型转换为tflite的方法，具有很高的参考价值，希望能对大家有所帮助。一起跟随小编来了解一下吧。
     
  • 将Keras的H5模型转为TensorFlow的PB模型的方法
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    本文介绍了如何使用Python脚本将基于Keras框架的H5格式深度学习模型转换成TensorFlow的PB（Protocol Buffer）格式文件的具体方法和步骤。 本段落主要介绍了如何将Keras的h5模型转换为TensorFlow的pb模型的操作方法，具有很好的参考价值，希望能对大家有所帮助。
     
  • Keras .h5模型转换为移动端.tflite文件的方法
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    本文介绍了如何将基于Keras框架训练得到的.h5格式模型文件转化为适用于移动设备的.tflite文件，便于在Android或iOS应用中部署机器学习模型。 本段落主要介绍了如何将Keras的.h5文件转换为适用于移动端的.tflite文件的方法，具有很高的参考价值，希望能对大家有所帮助。
     
  • 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。
     
  • ONNXMLTools：支持将模型转换为ONNX格式
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    ONNXMLTools是一款强大的工具包，它能够便捷地将机器学习模型转换成开放神经网络交换（ONNX）格式，助力开发者优化和部署AI应用。 ONNXMLTools使您能够将模型从不同的机器学习工具包转换为特定格式。当前支持以下工具包：Tensorflow、scikit-learn、苹果酷睿ML、Spark ML（实验性）、LightGBM 的libsvm 以及 XGBoost 和水猫助推器。Pytorch具有内置的ONNX导出器，请查看相关文档。 您可以使用pip命令安装最新版本的ONNXMLTools，例如： ``` pip install onnxmltools ``` 或者从源代码进行安装： ``` pip install git+https://github.com/microsoft/onnxconverter.git ```
     
  • 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。
     
  • 将PB制作的文件转换为txt格式储存
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    本工具旨在帮助用户轻松地将PowerBuilder（PB）创建的文件转换成通用的文本（TXT）格式进行存储，便于数据管理和进一步处理。 使用PB 11.5将文件转换为txt格式存储后，可以进一步开发成一个文件加密工具。以下是主要代码： ```plaintext for lRow = 1 to lLen iData = int(byteDataS[lRow]) sResult += string(iData, 000) next for lRow = 1 to lLen lStart = 3*lRow - 2 sData = mid(sResult, lStart, 3) iData = integer(sData) byteDataS[lRow] = byte(iData) next ``` 这段代码首先将字节数据转换为字符串形式，并以三位数字的形式存储，然后再次从字符串中提取出相应的数值并转回字节类型。这样的处理过程可以作为文件加密工具的一部分功能实现。
     
  • 将tensorflow的ckpt文件转换为pb模型文件
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    本文介绍如何使用TensorFlow将训练好的.ckpt模型文件转化为便于部署和分享的.pb格式的模型文件。 使用这个Python程序可以直接将ckpt文件转换为固化的模型文件，用于预测结果。请记得修改路径。