项目原因,需要将YoloV4-Tiny移植到海思3519A上,但是3519A只支持caffe模型部署,其他的模型一概不支持,故需要将训练好了的model转化为caffemodel 目前接触到的踩坑点如下: 1.建议使用torch训练模型,而不要用ke…
主要用到以下两个文件,一个是加载网络模型,一个是进行prototxt和caffemodel的转换 先看alexnet_pytorch_to_caffe.py importsys sys.path.insert(0,'.')importtorchfromtorch.autogradimportVariablefromtorchvision.models.alexnetimportalexnetimportpytorch_to_caffe_alexNetimportcv2if__name__=='__main__': name='...
转换成功之后在项目的demo文件夹中生成model.prototxt与model.caffemodel两个新文件。测试的话将demo中设置test_mod = True,给定同样的随机输入数据,测试两个模型得出的结果。 遇到的问题: caffe支持的卷积和池化层操作都是2D的,我的这个模型所做的卷积和池化操作都是1D的,当时找这个问题也花了很久的时间,没想到ca...
由于nnie模型量化生成wk文件时候,官方只支持caffemodel,所以需要先转化成caffemodel才能够有nnie的模型,而caffemodel最好是由c++版本darknet通过caffe的api去转化为佳,所以我们给出来的转化思路如下: Pytorch pth模型 —— Darknet weights模型 —— caffemodel —— nnie wk模型 值得注意的一点是,如果您本来的模型已经...
Pytorch_模型转Caffe(三)pytorch转caffemodel 模型转换基于GitHub上xxradon的代码进行优化,在此对作者表示感谢。GitHub地址:https://github.com/xxradon/PytorchToCaffe 本文基于AlexNet网络对MNIST手写字体分类生成的模型*.pth进行转换 1. Pytorch下生成模型
首先将远端的Pytorch转Caffe模型工具git到本地路径下,进入../Github路径下(为了方便使用,同一将文件放入../Github路径下): git clone https://github.com/tuvia0213/brocolli.git (1)进入到../Github/brocolli/tests/pytorch_model文件目录下,将之前训练好的pytorch模型(pnet_epoch_9.pt、pnet_epoch_10.pt,后...
3.转成caffe示例代码 git clonehttps://github.com/hahnyuan/nn_tools, 下载pytorch2caffe代码 fromtorch.autogradimportVariable#importVariableimportsyssys.path.append('./nn_tools-master')importpytorch_to_caffe#pytorch_to_caffemodel=MobileFaceNet()model.load_state_dict(torch.load('my_model.pth',map_...
3、将pytorch的.npy格式权重转为caffe的caffemodel import caffe net_file="caffe_model.prototxt" model_file="caffe_model.caffemodel" net=caffe.Net(net_file,model_file,caffe.Test) params=net.params import numpy as np pytorch_model=np.load("pytorch_model.npy") ...
Some convenient tools of manipulate caffemodel and prototxt quickly(like get or set weights of layers). Support pytorch version >= 0.2.(Have tested on 0.3,0.3.1, 0.4, 0.4.1 ,1.0, 1.2) Analysing a model, get the operations number(ops) in every layers. ...
在本教程中,您需要安装onnx和Caffe2。 您可以使用pip install onnx来获取 onnx。 注意:本教程需要 PyTorch master 分支,可以按照这里说明进行安装。 1.引入模型 # 一些包的导入 import io import numpy as np from torch import nn import torch.utils.model_zoo as model_zoo ...