data = numpy.random.rand(5, 224, 224, 3) input_tensor = sess.graph.get_tensor_by_name("inputs:0") output_tensor = sess.graph.get_tensor_by_name("vgg_16/fc8/squeezed:0") result = sess.run([output_tensor], {input_tensor:data}) numpy.save("tensorflow.npy", numpy.array(result))...
U<★) TensorNumpy array的相互转换 由于与Numpy array在表现上极为相似,转换也便存在可能 使用.numpy()即可轻松装换由Tensor转换成Numpy 使用.to_tensor(Numpy array(xxx))可以把Numpy转换成Tensor 创建 Tensor 与原 Numpy array 具有相同的 shape 与 dtype。 王小美 明白,看我操作(★ᴗ★) In[...
模型间的相互转换在深度学习应用中很常见,paddlelite和TensorFlowLite是移动端常用的推理框架,有时候需要将模型在两者之间做转换,本文将对转换方法做说明。 环境准备 建议使用TensorFlow2.14,PaddlePaddle 2.6 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 docker pull tensorflow/tensorflow:2.14.0 Step1:From Paddl...
在Paddle中,paddle.Tensor是存储和变换数据的主要工具。 Tensor与Numpy的多维数组非常相似。 Tensor还提供了GPU计算和自动求梯度等更多功能,这些使Tensor更适合深度学习。 【创建Tensor】 可以调用paddle.Tensor()类创建一个Tensor 1.用numpy数组创建Tensor import paddle import numpy as np a=np.array([1,2,3]) ...
#将numpy数据转为飞桨动态图tensor的格式 house_features = paddle.to_tensor(x) prices = paddle.to_tensor(y) # 前向计算 predicts = model(house_features) # 计算损失 loss = F.square_error_cost(predicts, label=prices) avg_loss = paddle.mean(loss) ...
Tensor与Numpy array的相互转换 由于Tensor与Numpy array在表现上极为相似,转换也便存在可能 使用Tensor.numpy()即可轻松装换由Tensor转换成Numpy 使用paddle.to_tensor(Numpy array(xxx))可以把Numpy转换成Tensor 创建的 Tensor 与原 Numpy array 具有相同的 shape 与 dtype。
paddle.to_tensor(data[0]) results = infer_net(inputs) for idx, item in enumerate(zip(results, data[1])): print("Index:%d, Infer Result: %.2f, Ground Truth: %.2f" % (idx, item[0], item[1])) infer_results.append(item[0].numpy()[0]) groud_truths.append(item[1].numpy()[...
numpy.save("paddle.npy", numpy.array(results)) 对比模型损失 转换模型有一个问题始终避免不了,就是损失,从Tesorflow的模型转换为Paddle Fluid模型,如果模型的精度损失过大,那么转换模型实际上是没有意义的,只有损失的精度在我们可接受的范围内,模型转换才能被实际应用。在这里可以通过把两个模型文件加载进来后,...
sess) # 测试样例数据 numpy.random.seed(13) data = numpy.random.rand(5, 224, 224, 3) output_tensor = sess.graph.get_tensor_by_name( "vgg_16/fc8/squeezed:0") result = sess.run([output_tensor], {inputs:data}) numpy.save("tf_result.npy", numpy.array(result...
1. 在 TensorFlow 和 PaddleFluid 中都统一使用 Tensor 描述神经网络的输入输出以及中间结算结果; 2. 对可学习参数这一类特殊的 Tensor: 在TensorFlow 中,可学习参数用 tf.Variable (假设这里已经执行 import tensorflow as tf )表示; 在Fluid 中可学习参数使用 fluid.Variable (假设这里已经执行 import paddle.fluid...