Paddlelite는 tensorflow 모델 파일을 변환하고 사용합니다. - 코드 세계

Paddlelite는 tensorflow 모델 파일을 변환하고 사용합니다.

기타 2020-10-29 08:52:25 독서 시간: null

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출처blog.csdn.net/zhou_438/article/details/108886447

Paddlelite는 tensorflow 모델 파일을 변환하고 사용합니다.

paddlelite는 pytorch 훈련 모델을 사용합니다.

C ++는 Python 파일을 호출하고 TensorFlow 및 PyTorch로 구축 된 딥 러닝 모델은 GPU를 사용하여 상황을 분석 할 수 없습니다.

사용 Tensorflow 모델 파일 포맷 변환 및 -OpenCV DNN이 형식을 호출 할 수 있습니다 (A)

모델을 저장합니다 (IV) TensorFlow는 레코드를 사용

TF의 DNN: 분류 예측을 달성하기 위해 Tensorflow 프레임워크(h5 모델 파일/모델 매개변수/json 모델 구조/모델 내보내기 및 로딩)의 얕은 신경망 알고리즘을 사용하는 Titanic 데이터 세트(원-핫 인코딩)를 기반으로 합니다. 응용 사례

[tensorflow]: 소스 코드에서 docker를 사용하여 tensorflow를 컴파일합니다.이미지의 환경이 구성됩니다.컴파일을 실행하고 메모리 및 cpu 매개 변수를 설정하십시오.

Tensorflow는 h5 모델을 로드하고 오류를 보고합니다.

keras 및 Tensorflow는 동시에 여러 모델을로드하고이를 keras 모델과 혼합합니다.

Pytorch 모델을 ONNX 모델로 변환하고 ONNXRuntime을 사용하여 실행합니다.

PaddleLite는 Bitmain 하드웨어(bm)를 사용하여 컴파일하고 예측합니다.

onnx와 tensorflow 형식 간의 변환, opencv는 예측을 위해 pd 파일을 직접 호출하고 pytorch는 onnx로 변환합니다.

TensorFlow 학습: 이미지 분류에 공식 모델을 사용하고 자체 데이터를 사용하여 모델을 미세 조정합니다.

Pytorch는 onnx 모델을 내보내고 C++를 TensorRT로 변환하고 추론을 구현합니다.

pytorch는 이미 저장된 모델 파일을 로드하고 다른 네트워크에 대해 사전 훈련된 가중치로 사용합니다.

여러 파일 [모델] 후 TensorFlow을 저장합니다

파이썬을 사용하여 폴더에 있는 모든 파일의 한자 이름 중 첫 번째 한자를 영문 대문자로 변환하고 공백을 추가한 다음 원래 한자 이름을 연결합니다...

Keras (6) Keras 모델 패키지는 하이퍼 파라미터 검색을 사용하여 sklearn 모델로 변환됩니다.

Thinkphp5는 모델 모델을 사용하여 데이터베이스를 운영합니다.

GPU를 사용하여 각각 pytorch와 tensorflow를 사용하여 MNIST(LeNet-5 모델)를 실행합니다. [tnesorflow와 pytorch 간의 변환에 대한 사전 이해를 얻을 수 있습니다.]

ONNX: C++는 .onnx 모델을 사용하여 onnxruntime을 통해 정방향 계산을 수행합니다. [다운로드한 onnxruntime은 컴파일된 라이브러리 파일이며 직접 사용할 수 있습니다.]

PDF 파일 형식을 변환하고 병합하는 방법

간단한 데모를 통해 tensorflow2.x의 맞춤 keras 모델을 tflite 형식으로 변환하고 Android에 배포할 수 있습니다.

TensorFlow1.x가 공식 사전 훈련 모델을 사용하는 방법

첫 번째 목표는 탐지 모델 tensorflow을 달성하는 것입니다

Pytorch는 변환기 모델을 구현합니다.

iOS는 coreData를 사용하여 페이지의 모델 데이터에 사전을 저장합니다.

[tensorflow] TF1.x는 .pb 모델을 저장하여 모델이 훈련될수록 더 커지는 문제를 해결합니다.

jGit를 사용하여 디렉토리에있는 모든 파일을 추가합니다

파일이나 디렉토리 inotify를 확장 모니터링을 사용하여 PHP는, 변경 한 경우, 지정된 명령을 실행합니다

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