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Tensorflow权重迁移至Pytorch_tensorflow权重转pytorch_古月萝北的博客-CSDN博客 Conv2D层Tensorflow的数据维度为(B,H,W,C), 而Pytorch的数据维度为(B,C,H,W), 因此二者卷积层的权重矩阵也是不一样的。Pytorch的为(out_channels,in_channels,H,W), Tensorflow的为(H,W,in_channels,out_channels), 因此权重迁移时需要转置权重矩阵。 此外，如果卷积带有bias，layer.get_weights()返回长度为2的列表，第一个元素为权重矩阵，第二个元素为bias. 12345678910111213141516171819202122class Conv2dWithName(nn.Module): def __init__(self,in_planes, out_planes, kernel_size=3, stride=1,padding=0, groups=1, use_bias=True, dilation=1,name=None): ...

深度学习模型热更新及libtorch显存管理

Caffe、Tensorflow和Pytorch通道维度顺序小结N: batch; C: channel H: height W: width Caffe 的Blob通道顺序是：NCHW; Tensorflow的tensor通道顺序：默认是NHWC， 也支持NCHW，使用cuDNN会更快; Pytorch中tensor的通道顺序：NCHW TensorRT中的tensor 通道顺序： NCHW numpy image: H x W x Ctorch image: C X H X W 目前世面上深度学习框架比较多，常用的有三大类：Caffe、Tensorflow和Pytorch，这三种深度学习框架都主要在英伟达显卡上面进行训练和测试，很奇怪的是，它们之间的通道维度顺序并没有保持一致，在多个框架中替换着使用，很容易让人混淆了，所以做一个小结。 Caffe 的通道顺序是NCHW; Tensorflow的通道顺序默认是NHWC（但可以设置成NCHW），NHWC 的访存局部性更好（每三个输入像素即可得到一个输出像素），NCHW 则必须等所有通道输入准备好才能得到最终输出结果，需要占用较大的临时 ...

[已经验证], 需要根据网络模块修改 将tensorpack的inference改为pytorch_.pb转换为.pth_云端一散仙的博客-CSDN博客 将pb文件转为pth文件 相关的文件 123456789101112131415161718192021import torchfrom collections import OrderedDictimport tensorflow as tffrom tensorflow.python.framework import tensor_utildef view_params(): pb_file = 'ocr/checkpoint/text_recognition_377500.pb' graph = tf.Graph() with graph.as_default(): with tf.gfile.FastGFile(pb_file, 'rb') as f: graph_def = tf.GraphDef() graph_def.ParseFromStri ...

Tensor初始化123456789101112131415161718192021222324252627//1 数组 -> Tensorint data[10] = {3,4,6}torch::Tensor x_data = torch::from_blob(data,{3},torch::kFloat)//2 vector -> Tensorstd::vector<float> std_vector = {3，4，6};torch::Tensor vector_data = torch::from_brob(std_vector.data(),{3},torch::kFloat);//3 Tensor liketorch::Tensor x = torch::zeros({3,4});torch::Tensor x_zeros = torch::zeros_like(x);torch::Tensor x_ones = torch::ones_like(x); ...

将Pytorch卷积层权重转到Tensorflow中上面刚刚说了在Pytorch的卷积层中，kernel weights存储格式是[kernel_number, kernel_channel, kernel_height, kernel_width]，但在Tensorflow的卷积层中kernel weights存储格式是[kernel_height, kernel_width, kernel_channel, kernel_number]。还有就是在卷积层中如果使用了bias那么bias weights是不需要处理的，因为卷积的bias weights只有一个维度，所以Pytorch和Tensorflow中存储的格式是一样的（后面测试也能验证这个结论）。 在下面代码中： 分别使用Pytorch和Tensorflow的Keras模块创建了卷积层 获取Pytorch创建卷积层的kernel weight以及bias weight 使用numpy对kernel weight的进行transpose处理 将转换后的权重载入到tensorflow的卷积层中 将之前创建的数据分别传入Pytor ...

基础架构 纯 Encoder 模型（例如 BERT），又称自编码 (auto-encoding) Transformer 模型；适用于只需要理解输入语义的任务，例如句子分类、命名实体识别； 纯 Decoder 模型（例如 GPT），又称自回归 (auto-regressive) Transformer 模型；适用于生成式任务，例如文本生成； Encoder-Decoder 模型（例如 BART、T5），又称 Seq2Seq (sequence-to-sequence) Transformer 模型。适用于需要基于输入的生成式任务，例如翻译、摘要。 一个完整的AI应用包含了4个重要的环节： 第一个环节是关于大语言模型（LLM)，这是大家在AI体系中接触最多的部分；第二个环节是与模型相关的Embedding；第三个环节是向量数据库；最后一个环节是Promote Engineer(AI提示词（Prompt）)。 基础模块EmbedddingMutil-Head AttentionFeed ForwardAdd & Norm模型seq2seq Transforme ...

[TOC] 参考资料：验证Pass，其它博客都丢三落四 1、环境配置 IDE工具安装(VS studio为例) MINGW g++64位版本安装 path环境配置 python（64位版本）环境目录 include文件夹：里面是一些C语言代码头文件。其中将存放着供C语言调用的函数的定义。 libs文件夹：里面是一些 .lib文件。关于存放的内容： .lib可能存着函数具体的实现，也可能是存着索引 dll中函数实现的信息。由于这里的 .lib文件相对较小，而且目录里有 dll，所以存放的内容我想是后者。 dll文件：存着函数的具体实现 2、创建项目VS Studio 建立一个C++控制台应用 3）配置路径将 include文件夹加入 :项目右键设置—>【C/C++】附加包含目录 （头文件目录）： 将 libs文件夹加入：链接器–常规–附加库目录 ： 将所有 dll拷贝到工程目录下：【其它资料都没这一步，导致花费很多时间在此问题排查上】 4、项目运行123456789101112#include <Python.h>int main(){ ...

Contents： [TOC] 排列GO 排列组合 组合todo lower_bound头文件：algorithm lower_bound()返回值是一个迭代器,返回指向大于等于key的第一个值的位置；没找到就返回last位置 对象：有序数组或容器 12345678910#include <algorithm>#include <iostream>using namespace std;int main(){ int a[]={1,2,3,4,5,7,8,9}; printf("%d",lower_bound(a,a+8,6) - a); // a = a.begin() return 0; } 输出为 5