本文手把手教你使用X2Paddle将PyTorch、TensorFlow模型转换为PaddlePaddle模型，并提供了PaddlePaddle模型的使用实例。...PaddlePaddle模型 将PyTorch模型转换为PaddlePaddle模型需要先把PyTorch转换为onnx模型，然后转换为PaddlePaddle模型。...实验步骤： 3.1 PyTorch模型转换为onnx模型 定义一个py文件名为trans.py，具体代码如下： #coding: utf-8 import torch #import torchvision...将TensorFlow模型转换 为PaddlePaddle模型 注：model.pb为TF训练好的模型，pb_model为转换为PaddlePaddle之后的文件。 1....python work/X2Paddle_ISSUE/train.py 在本地终端输入以下代码将TF模型转换为PaddlePaddle模型： x2paddle --framework=tensorflow
环境准备 建议使用TensorFlow2.14，PaddlePaddle 2.6 docker pull tensorflow/tensorflow:2.14.0 Step1：From Paddle to...code=r8hu2s 关于pdparams和pdiparams两种参数文件的区别，参考https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/faq...tensorflow-addons pip install tensorflow-probability==0.22.1 pip install onnx-tf 接下来 onnx-tf convert...-i model.onnx -o model.pb 会看到输出 2024-04-09 07:03:32,346 - onnx-tf - INFO - Start converting onnx pb...在model.pb目录下可以看到saved_model.pb Step3：From TensorFlow to tflite 参考https://www.tensorflow.org/lite/convert
将Pandas DataFrame转换为Excel的步骤 按照下面的步骤来学习如何将Pandas数据框架写入Excel文件。...输入输出的Excel文件的名称，你想把我们的DataFrame写到该文件的扩展名中。...(在我们的例子中，我们将输出的excel文件命名为 "转换为excel.xlsx") # creating excel writer object writer = pd.ExcelWriter('converted-to-excel.xlsx...打开Excel文件，你会看到索引、列标签和行数据被写入文件中。...提示 你不仅仅局限于控制excel文件的名称，而是将python数据框架导出到Excel文件中，而且在pandas包中还有很多可供定制的功能。
如果我有一个训练的模型，想将其转换为.tflite文件，该怎么做？有一些简略提示我该怎么做，我按图索骥，无奈有一些进入了死胡同。...结果应该是准备好转换为TFLite的图表。如果仍有不受支持的图层，请检查graph_transform工具。在本例中，所有操作都受支持。...转换为TFLite 最后一步是运行toco工具，及TensorFlow Lite优化转换器。唯一可能令人困惑的部分是输入形状。...TensorFlow格式 - 理解每种工具和操作如何生成不同的文件格式。如果能自动获取SavedGraph并将其转换（缩减中间的一堆步骤）会很棒，但我们还没有做到。...通过遵循这些步骤，我们修剪了不必要的操作，并能够成功地将protobuf文件（.pb）转换为TFLite（.tflite）。
miniufo/xgrads.git cd xgrads python setup.py install 链接https://github.com/miniufo/xgrads ， 有提供示例ctl和dat文件...，下面我们是使用的ctl和grd文件转换的，方法类似： #import sys #sys.path.append('/home/gavin/miniconda3/envs/atmpy/lib/python3.8...jupyter-lab中无法加载xgrads需要手动添加其路径，使用到的是：import sys 2. xgrads存在bug，如果不添加语句ds.attrs['pdef' ] = 'None'会一直报错，无法生成nc文件
之前有写过文章使用Ruby和NCL读取转换grd文件，现在有国人开发的GrADs的Python接口xgrads可用于文件格式转换。(点击可跳转！)...miniufo/xgrads.git cd xgrads python setup.py install 链接https://github.com/miniufo/xgrads ， 有提供示例ctl和dat文件...，下面我们是使用的ctl和grd文件转换的，方法类似： #import sys #sys.path.append('/home/gavin/miniconda3/envs/atmpy/lib/python3.8...jupyter-lab中无法加载xgrads需要手动添加其路径，使用到的是：import sys 2. xgrads存在bug，如果不添加语句ds.attrs['pdef' ] = 'None'会一直报错，无法生成nc文件
我们推荐使用此种方式（https://js.tensorflow.org/tutorials/import-keras.html）将你的权重转换为 Tensorflow.js 的格式。...注意，那个文件夹还包含了 model.json 以及一些其他的碎片文件。model.json 告诉 Tensorflow.js 神经网络的结构是怎样的以及哪些碎片文件与哪些权重相对应。...这些碎片文件包含了模型的权重。要保证这些碎片文件和 model.json 在同一个目录下，不然你的模型将会无法正确加载。 Tensorflow.js 现在，我们到了有趣的部分。...这也是 Tensorflow.js 最棒的部分之一。 我们可以从文件（DOM）中取出视频或者图像然后将其转换为一个张量！...最后的一些想法 我们已经介绍了如何将模型转换为 Tensorflow.js 格式，加载模型并用它进行预测。
所谓预训练模型，就是已经事先训练好的模型，无需训练即可预测，只需要在 tensorflow.js 中调用web格式的模型文件即可。...[01.png] 工程文件结构说明： web_model |-- group1-shard1of1.bin # 权重 |-- model.json # 模型 imagenet_classes.js.../web_model/model.json'; // 模型地址 window.onload = async () => { // 加载模型文件 const model = await tf.loadLayersModel...：json文件 + 权重bin文件。.../mobilenet/web_model 5.3 JavaScript模型 => Python模型 执行转换从 tfjs_layers_model 格式转换为 HDF5 格式。
Keras转TFLite需要三个过程， Keras 转 Tensorflow 固化 Tensorflow 网络到 PB(Protocol Buffer) PB 转 TFLite Keras 网络构成 Keras...Tensorflow 网络的构成 Tensorflow 常见的描述网络结构文件是 ckpt，它有两个文件构成 model.ckpt model.ckpt.meta 新版本的 Tensorflow 的 Saver...freeze_graph.py \ --input_meta_graph=model.ckpt.meta \ --input_checkpoint=model.ckpt \ --output_graph=model.pb...运行 python3 import_pb_to_tensorboard.py --model_dir model.pb --log_dir board/ 如果环境没问题的话会在board/目录下生产 local...文件， 你会在终端看到tensorflow的提示， Model Imported.
RefineNet于2016年底由阿德莱德大学研究并首次引入，于2018年转换为轻型模型，从而可以进行实时推理。...权重文件 TensorFlow.js层格式是一个目录，其中包含一个model.json文件和一组二进制形式的分片权重文件。...该model.json文件既包含模型拓扑（也称为“体系结构”或“图形”：层及其连接方式的说明）和权重文件的清单。...JSON权重已提供到Light-Weight RefineNet存储库中，但是也可以将PyTorch或Keras模型转换为TensorFlow.js格式。...TensorFlow.js模型 Tensorflow.js模型必须通过URL进行服务才能在javascript中加载。 如前所述，该模型基于二进制格式的主JSON文件和分片权重文件。
PHP将word文件转为pdf的方法：首先修改【php.ini】，并重启环境；然后安装微软office套件；最后配置office组件服务即可。...PHP将word文件转为pdf的方法： 1、修改php.ini添加：extension=php_com_dotnet.dll 去除注释：com.allow_dcom = true 重启环境相关学习推荐：...97-2003文档] 右键 [Microsoft Wrord 97-2003文档] 设置属性 [标识] 为 [交互式用户] 代码如下：/** * @desc xmsb_wordToPdf 将word转换为...xmsb_wordToPdf(wordPath, outPath) { // 原文件不存在则返回错误 if(!...file_exists($wordPath)) { return ‘word原文件不存在’; } // 输出目录不存在则创建目录 if(!
PDF文件转换为图片 安装扩展 imagick 下载: PECL :: Package :: imagick (php.net) 安装: 解压后把 php_imagick.dll 复制到配置的扩展目录中...（默认是php根目录下的ext文件夹） 配置: 在 php.ini 文件，增加 extension=php_imagick.dll ImageMagick 下载: ImageMagick – Download...安装: 执行安装后将安装目录下的 CORE_RL_.dll 这些文件拷贝到php根目录下 Ghostscript 下载: Ghostscript 完成上述扩展后重启 代码示例 # PDF转图片 public...,"",$pdf_name); // 文件名(无后缀) $new_type = $new_type == 'jpg' || $new_type == 'png' ?
我有一个制表符分隔的文件，有超过2亿行。 什么是最快的方式在Linux中将其转换为CSV文件？ 这个文件确实有多行标题信息，我需要在路上去除，但标题的行数是已知的。...只是为了澄清，在这个文件中没有embedded式标签。 如果您只需要将所有制表符转换为逗号字符，则tr可能是要走的路。...这里的空格是一个文字标签： $ echo "hello world" | tr "\t" "," hello,world 当然，如果你在文件中embedded了string文字中的标签，这也会错误地翻译这些标签...这里是我的修改版本来处理pipe道分隔的文件： import sys import csv pipein = csv.reader(sys.stdin, delimiter='|') commaout...tr "\t" "," > data.csv 复制代码 上面的命令会将data.tsv文件转换为仅包含前三个字段的data.csv文件。
select * from A order by cast(name as unsigned);
3)准备已经训练好的模型，并通过 model.save(“模型命名.h5”) 代码将模型保存为h5格式的文件。...model.evaluate(x_test, y_test) model.save('D:\\test/mnist.h5') 4)通过tensorflowjs_converter命令将h5格式的模型文件转换为...json格式的文件。...5.在弹出的界面中输入网站名称、选择物理路径(model.json所在的文件地址)、IP地址输入为127.0.0.1、端口为8000，然后点击确定。...npm install @tensorflow/tfjs-converter npm install @tensorflow/tfjs-core npm install @tensorflow/
由于KerasServer的服务端提供Python API, 因此可以直接将已有的TensorFlow/Keras Python代码和模型转换为KerasServer API，供Java/c/c++/C...在代码的最后，调用tf.graph_util.convert_variables_to_constants 将图进行转换，最后将图保存为模型文件(pb)。...tf.graph_util.convert_variables_to_constants( sess, sess.graph_def, output_node_names=["z"]) # 保存图为pb文件...with open('model.pb', 'wb') as f: f.write(frozen_graph_def.SerializeToString()) 4.在Java中调用...//导入图 byte[] graphBytes = IOUtils.toByteArray(new FileInputStream("model.pb
堆栈的小伙伴好奇他有一个数组，数组里面是 BGRA 的像素，他需要将这个数组转换为 PNG 文件 在 UWP 可以使用 BitmapEncoder 将像素数组加密为文件 在使用 BitmapEncoder...因为存放像素数组使用的是一维的数组，如果不知道图片宽度，那么就不知道这个图片的像素是对应数组哪个 通过下面方法可以转换像素数组到文件 private async Task ByteToPng...catch (Exception e) { } } 这里的 IRandomAccessStream 就是 StorageFile 打开文件...await ByteToPng(byteList, width, height, stream); } } 通过这个方法，可以传入数组和图片的宽度和高度，保存的文件...，就可以将像素数组保存到 png 文件
Keras模型转TensorFlow 其实由于TensorFlow本身以及把Keras作为其高层简化API，且也是建议由浅入深地来研究应用，TensorFlow本身就对Keras的模型格式转化有支持，所以核心的代码很少...="path/to/save/model.pb" 两个参数，一个输入路径，一个输出路径。...此外作者还做了很多选项，比如如果你的keras模型文件分为网络结构和权重两个文件也可以支持，或者你想给转化后的网络节点编号，或者想在TensorFlow下继续训练等等，这份代码都是支持的，只是使用上需要输入不同的参数来设置...另外还告诉你冻结了多少个变量，以及你输出的模型路径，pb文件就是TensorFlow下的模型文件。...的session with tf.Session() as sess: # 读取得到的pb文件加载模型 with gfile.FastGFile("/path/to/save/model.pb
以下这条命令是把input.mp4这个文件，以每秒一帧fps=1，即每秒一个图片的形式，以400x225的大小，转换到imgs目录里面去： $ ffmpeg -i 'input.mp4' -vf fps...numpy as np from tqdm import tqdm from joblib import Parallel, delayed # 这个函数完成具体的边缘检测，并且把黑白进行转换，即255转换为...0，0转换为255 def get_image(gray, a, b): return 255 - cv2.Canny(gray, a, b) def get_gray(fpath):.../model_export') 上面代码的最后，我们把模型转换到了model_export文件夹里面 训练好后输出图片的预览 ? ?.../modeljs 最终得到浏览器可以读取的model.json文件 让我们在TensorFlow JS里面读取模型并运行模型 最终完整成品的预览： ?
在测试MPSoC VCU的编解码时，经常需要使用NV12 YUV文件。YUV文件很大，所以经常依靠解压MP4等文件来产生NV12 YUV文件。...FFMpeg是一个强大的工具，可以用来从MP4文件生成NV12 YUV文件。...但是在使用FFMpeg时，发现使用选项“-pixel_format nv12”时，得到的文件实际上是yuv420p格式的，不是NV12格式。...需要使用选项“-pix_fmt nv12”，才能得到NV12格式的文件。如果格式不对，播放出来的图像是不正确的。...产生正确的NV12格式的文件的记录： Microsoft Windows [Version 10.0.17134.2026] (c) 2018 Microsoft Corporation.
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