Core ML简介及实时目标检测，Caffe、Tensorflow与Core ML模型转换、Vision库的使用 转载请注明出处 https://cloud.tencent.com/developer/...user/1605429 本篇文章首先会简要介绍iOS 11推出的Core ML机器学习框架，接着会以实际的已经训练好的Caffe、Tensorflow模型为例，讲解coremltools转换工具的使用...其中最重要的当然就是机器学习模型，Core ML只支持mlmodel格式的模型，但苹果提供了一个转换工具可以将Caffe、Keras等框架训练的机器学习模型转换为mlmodel格式供应用使用，还有一些第三方的工具可以将...，读者可以编写多个initWithVGG16这样的构造函数，通用整个代码进行模型切换。...python包coremltools就是完成这个事情的，不过这个包只支持caffe和keras，一些第三方的可以支持Tensorflow，不过它支持的操作比较少，有些模型没办法转换，还需要等开发者们继续完善
【导读】随着TensorFlow的普及，越来越多的行业希望将Github中大量已有的TensorFlow代码和模型集成到自己的业务系统中，如何在常见的编程语言（Java、NodeJS等）中使用TensorFlow...(推荐) 使用KerasServer托管TensorFlow/Keras代码及模型: https://github.com/CrawlScript/KerasServer 虽然使用TensorFlow...官方Java API可以直接对接训练好的pb模型，但在实际使用中，依然存在着与跨语种对接相关的繁琐代码。...KerasServer支持restful交互，因此可以支持用任何程序语言调用TensorFlow/ Keras。...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
用户在使用 AI 框架时，可能会遇到训练环境和部署环境不匹配的情况，比如用户用 Caffe 训练好了一个图像识别的模型，但是生产环境是使用 TensorFlow 做预测。...例如不是直接转换 Pytorch 格式，而是把 Pytorch 转换为 ONNX 格式，或者把 MindSpore 转换成 ONNX 格式，再通过 ONNX Converter 转换成推理引擎 IR。...直接转换实例以下代码演示了如何加载一个预训练的 TensorFlow 模型并进行直接转换为 PyTorch 模型的过程：代码语言：python代码运行次数：0Cloud Studio代码运行import...模型进行推理或继续训练上述代码首先定义了一个简单的 TensorFlow 模型 SimpleModel 并在 MNIST 数据集上进行了训练。...可以用下面的脚本来验证一下模型文件是否正确。
但是从代码的转移谈何容易，之前的工作重写一遍不太现实，成千上万行代码的手工转换等于是在做一次二次开发。 现在，有个好消息：无论Caffe、TensorFlow、ONNX都可以轻松迁移到飞桨平台上。...TensorFlow代码转换成Paddle Fluid代码。...但是如果现在项目已经上线了，代码几千行甚至上万行，或者已经训练出可预测的模型了，如果想要直接转换API是一件非常耗时耗精力的事情，有没有一种方法可以直接把训练好的可预测模型直接转换成另一种框架写的，只要转换后的损失精度在可接受的范围内...到这一步，我们已经把tensorflow/models下的vgg16模型转换成了Paddle Fluid 模型，转换后的模型与原模型的精度有损失吗？如何预测呢？来看下面。...总结 X2Paddle提供了一个非常方便的转换方式，让大家可以直接将训练好的模型转换成Paddle Fluid版本。 转换模型原先需要直接通过API对照表来重新实现代码。
用户在使用 AI 框架时，可能会遇到训练环境和部署环境不匹配的情况，比如用户用 Caffe 训练好了一个图像识别的模型，但是生产环境是使用 TensorFlow 做预测。...例如不是直接转换 Pytorch 格式，而是把 Pytorch 转换为 ONNX 格式，或者把 MindSpore 转换成 ONNX 格式，再通过 ONNX Converter 转换成推理引擎 IR。...直接转换实例以下代码演示了如何加载一个预训练的 TensorFlow 模型并进行直接转换为 PyTorch 模型的过程：import TensorFlow as tfimport torchimport...模型进行推理或继续训练上述代码首先定义了一个简单的 TensorFlow 模型 SimpleModel 并在 MNIST 数据集上进行了训练。...可以用下面的脚本来验证一下模型文件是否正确。
Microsoft/MMdnn：深度学习框架随心切换 学习深度学习的各位同学都希望自己的模型能在不同的深度学习框架之间随意转换，比如，斯坦福大学CVGL实验室的Saumitro Dasgupta就做过一个把...Caffe模型转换到TensorFlow的工具caffe-tensorflow。...本质上，它就是把一个框架训练的多个DNN模型转换成其他框架下的模型，主要功能如下： 模型文件转换器：在不同框架之间转换DNN模型 模型代码片段生成器：为不同框架生成训练或推理代码片段 模型可视化工具：可视化不同框架下...DNN模型的网络架构和参数 模型兼容性测试(正在完善中) 安装 对于稳定版本的MMdnn，你可以通过如下命令获得： pip installhttps://github.com/Microsoft/MMdnn...致谢 感谢Saumitro Dasgupta的caffe初始代码 - > IR转换是对他的caffe-tensorflow项目的引用。
Microsoft/MMdnn：深度学习框架随心切换 学习深度学习的各位同学都希望自己的模型能在不同的深度学习框架之间随意转换，比如，斯坦福大学CVGL实验室的Saumitro Dasgupta就做过一个把...Caffe模型转换到TensorFlow的工具caffe-tensorflow。...本质上，它就是把一个框架训练的多个DNN模型转换成其他框架下的模型，主要功能如下： 模型文件转换器：在不同框架之间转换DNN模型 模型代码片段生成器：为不同框架生成训练或推理代码片段 模型可视化工具：可视化不同框架下...DNN模型的网络架构和参数 模型兼容性测试(正在完善中) 安装 对于稳定版本的MMdnn，你可以通过如下命令获得： pip install https://github.com/Microsoft/MMdnn...致谢 感谢Saumitro Dasgupta的caffe初始代码 - > IR转换是对他的caffe-tensorflow项目的引用。
这种方式能确保代码的稳定性，例如 pytorch_GAN_zoo 可以用 hub 分支来支持对其模型的使用。 ?...TensorFlow： ? PyTorch： ? TensorFlow 和 PyTorch 都是经典的机器学习代码库。随着学界和工业界对机器学习的需求的增长，两者的社区也在不断发展壮大。...虽然 TensorFlow 是老牌的机器学习代码库，但由于 1.x 及之前版本存在的诸多问题，许多用户逐渐转向对用户友好、学习门槛低、使用方便的 PyTorch。...在 2018 年，TensorFlow 逐渐意识到这一问题，并在 2.x 版本逐渐提升了用户体验。 与此同时，基于两个经典机器学习代码库的进一步工具开发也是近年来的趋势。...过去有部分基于 TensorFlow 的 Keras 和基于 PyTorch 的 fast.ai，最近一两年则有大量的模型库和方便用户快速训练和部署模型的代码库，如 Tensor2Tensor，以及针对特定领域的代码库
这几个月虽然没做出什么成果，但是踩了很多坑，在这里记录下来，希望可以帮助其他人。 这篇是第一部分，理论篇，主要介绍了和代码无关的一些宏观问题。...因此如果某天一个研究员提了一个新的State-of-the-art的op，很可能它直接就可以被转换成ONNX（如果这个op在Pytorch的实现全都是用Aten的库拼接的），但是对于Caffe的工程师，...在这种情况下把Caffe转换过去有天然的优势。 除此之外粗粒度也可以解决分支的问题。...ONNX其实就是把上层深度学习框架中的网络模型转换成一张图，因为tensorflow本身就有一张图，因此只需要直接把这张图拿到手，修修补补就可以。...PS：针对于以上的两个局限，我的本科毕设论文提出了一种解决方案，就是通过编译器里面的词法分析，语法分析直接扫描Pytorch或者tensorflow的源代码得到图结构，这样可以轻量级的完成模型到ONNX
关于Android项目的创建这里就不做赘述了，我们直接进入主题，看下如何把机器学习库和训练的模型导入一个安卓应用中。....* 是我们在训练自己的模型时会用到的文件（下一系列课程我们会专门讲解如何训练自己的模型），这里暂时忽略；frozen_inference_graph.pb 文件正是我们需要的，开箱即用的模型文件，把这个文件作为一个...把这个文件也存到 assets 目录中，重命名为 labels.txt，现在 assets 目录应该是这样的: 关键的代码 现在相关的资源都导入到项目里面了，接下来我们写一点代码把模型和数据加载起来！...获取到 TensorFlowInferenceInterface 的对象之后就可以在这个对象上面输入图片数据并获取识别结果了。...把数据集 labels.txt 的内容读到数组中，供查询识别结果中的物体名称； 至此，相信你应该了解了tensorflow框架，训练模型，测试数据是如何在一个应用程序中实现的。是不是很简单！
关于Android项目的创建这里就不做赘述了，我们直接进入主题，看下如何把机器学习库和训练的模型导入一个安卓应用中。...开箱即用的模型文件，把这个文件作为一个 asset 导入项目中。...因为TensorFlow Object Detection API 中的模型训练时使用的是 MS COCO 的物体数据集合，所以我们可以在这里(关注公众号，后台留言提供下载链接)下载到相应的标签文件，...关键的代码 现在相关的资源都导入到项目里面了，接下来我们写一点代码把模型和数据加载起来！...下一课程让我们一起完成一个完整的apk程序，也会把完成的源代码后台发给大家！
其主要特征包括： 模型文件转换器，转换 DNN 模型使之适合不同框架； 模型代码块生成器，生成适合不同框架的训练或推断代码块； 模型可视化，针对不同框架可视化 DNN 网络架构和参数； 模型兼容性测试（...正在测试的框架： PyTorch CNTK Caffe2 ONNX 正在测试的模型： RNN 图像风格迁移 目标检测 模型可视化 你可以使用 MMdnn 模型可视化工具（http://vis.mmdnn.com...将预训练模型文件转换成中间表征格式： python3 -m mmdnn.conversion...."resnet 101" to PyTorch Tensorflow "mnist mlp model" to CNTK Tensorflow "Inception_v3" to MXNet Caffe..."AlexNet" to Tensorflow Caffe "inception_v4" to Tensorflow Caffe "VGG16_SOD" to Tensorflow Caffe "Squeezenet
本文从程序员的角度对CNTK和TensorFlow做高层次的对比。本文也不属于性能分析，而是编程模型分析。文中会夹杂着大量的代码。...为了内容的完整性，我应该也对比一下Theano、Torch和Caffe。后三者也是现在非常流行的框架。但是本文仅限于讨论CNTK和TensorFlow，其余的框架将在今后讨论。...现在我们可以创建一个可以用于训练的递归神经网络模型，在同样的变量域我们能用共享的W和b变量创建另一个网络模型用于测试。...一旦训练完成，我们可以用一个内核来调用这个网络模型。...我的希望是，我在此罗列的细节将有助于读者了解代码的最基本结构。 总结 我对两个系统的编程模型做了比较。这里是一些顶层的想法。 TensorFlow和CNTK在卷积神经网络那个简单例子中的做法非常相似。
因此在实际操作中，我们只把量化作为压缩网络权重的方法，当存储空间有限时可以这样操作，至少这已经是当前最先进的技术。 从另外一个角度看，我们可采用加快框架的执行时间的方法，这种方法不会影响到模型的参数。...除此之外，可以使用神经网络的加速包NNPACK，就个人理解，NNPACK的核心思路是使用快速傅里叶变换将时间域中的卷积运算转换成了频域中的乘法运算。...加快框架执行速度另一种方法是将网络模型和权重配置转换成针对目标平台代码，并对代码进行优化，而不是让它们直接在某一个框架内运行。这种方法的典型案例是 TensorRT。...MXNet）联合使用：http://github.com/Maratyszcza/NNPACK 将TensorFlow编译为在树莓派平台的目标代码时，你可以使用一些编译优化标志，从而充分利用NEON...指令集加速目标代码的执行速度：http://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/contrib/makefile#raspberry-pi
但今天开源的Paddle当然不是3年前的简单模型，3年前Paddle可能还是一个独立的深度学习平台，不能很好地支持把数据从其他平台接入的需求。...很高质量的GPU代码 2. 非常好的RNN设计 3. 设计很干净，没有太多的abstraction，这一点比TensorFlow好很多。 4....最大贡献是做了分布式，提高了建立模型的速度。再详细的感受就得看代码和上手用了。...另一个跟上面两位观点反差较大的某研究深度学习的学者表示 Tensorflow的架构可以认为是一个升级版的theano, theano比Caffe还要早几年，只是Caffe最早train好了，同时发布了一些成功的卷积神经网络模型因此得到更多关注...的关注量和github上能够找到的别人写的代码量你就知道他是否能有什么浪花(后面可以看看有没有人用他来参加kaggle或者其他比赛或在科研发布代码)。
如果你已使用 TensorFlow 或 Caffe 等深度学习框架训练好了 ML 模型，该模型可以作为 demo。如果你更喜欢轻量级的解决方案，请阅读本文。...安装 Bazel 和 TensorFlow 后，你需要运行以下代码，构建大约需要 30 分钟，训练需要 5 分钟： 或者，如果你有 Docker，可以使用预制 Docker 图像， 进入容器中的交互式...将单点推断转换成在线推断（TensorFlow） 如果我们只想接受标准输入的文件名，一行一个，则我们可以轻松实现「在线」推断： 如果以性能为出发点来看，这太糟糕了：我们需要为每个输入样本重新加载神经网络...将单点推断转换成在线推断（其他 ML 框架） Caffe 使用其 net.forward 代码，详见：http://nbviewer.jupyter.org/github/BVLC/caffe/blob...把客户端代码改编遵循成 2 阶「手动 DNS」协议就行，我们能重复使用基本的 seaport proxy 来实现「端对端的」协议，其中客户能直接连接到服务器： 代理代码： （worker code 和上面一样
Keras API 使得使用 TensorFlow 变得容易。重要的是，Keras 提供了几个模型构建 API，因此您可以为项目选择正确的抽象级别。...无论是在服务器、边缘设备还是网络上，使用何种语言或平台，TensorFlow 都可以让您轻松地训练和部署模型。...一旦您训练并保存了模型，就可以直接在应用程序中执行它，或者使用部署库为其提供服务： TensorFlow 服务（https://www.tensorflow.org/tfx/serving/）：允许模型通过...TensorFlow 的 contrib 模块已经超出了在单个存储库中可以维护和支持的范围。较大的项目单独维护会更好，而较小的扩展将整合到核心 TensorFlow 代码。...兼容性和连续性 为了简化代码迁移到 TensorFlow 2.0 的过程，将有一个转换工具，它可以更新 TensorFlow 1.x Python 代码以使用与 TensorFlow 2.0 兼容的 API
一般流程分为如下几步： 模型设计和训练 针对推断框架的模型转换 模型部署 虽然把整个流程分成三步，但三者之间是相互联系、相互影响的。...开源地址: facebookarchive/caffe2 TensorFlow Lite ?...内存占用：通过对模型的算子进行依赖分析，引入内存复用技术，大大减少了内存的占用。 模型保护：对于移动端模型，知识产权的保护往往非常重要，MACE支持将模型转换成C++代码，大大提高了逆向工程的难度。...此外，MACE 支持 TensorFlow 和 Caffe 模型，提供转换工具，可以将训练好的模型转换成专有的模型数据文件，同时还可以选择将模型转换成C++代码，支持生成动态库或者静态库，提高模型保密性...模型训练在流行的深度学习框架上进行（SNPE支持Caffe，Caffe2，ONNX和TensorFlow模型。）训练完成后，训练的模型将转换为可加载到SNPE运行时的DLC文件。
选自GitHub 机器之心编译 参与：一鸣、杜伟 还在为机器学习模型打包成 API 发愁？这个工具能让你一行代码直接打包。...近日，GitHub 上有了这样一个项目，能够让用户一行代码将任意模型打包为 API。这一工具无疑能够帮助开发者在实际的生产应用中快速部署模型。...具体而言，每当用户运行 cortex deploy 时，命令行将配置属性和代码发送到服务器集群上。每个模型都载入到一个 Docker 容器中，包括相关的 Python 包和处理请求的代码。...具体而言，用户可以定义部署模型的名称，本例中名为 classifierpredictor。...API 接口函数，使其可以通过函数输入数据，并返回模型的推理结果。
编译：一鸣、杜伟 本文转自：机器之心 还在为机器学习模型打包成 API 发愁？这个工具能让你一行代码直接打包。 专注于机器学习应用的人们知道，从训练好的模型到实际的工业生产工具还有一定的距离。...其中工作量很大的地方在于将模型打包，预留 API 接口，并和现有的生产系统相结合。近日，GitHub 上有了这样一个项目，能够让用户一行代码将任意模型打包为 API。...具体而言，每当用户运行 cortex deploy 时，命令行将配置属性和代码发送到服务器集群上。每个模型都载入到一个 Docker 容器中，包括相关的 Python 包和处理请求的代码。...具体而言，用户可以定义部署模型的名称，本例中名为 classifierpredictor。...API 接口函数，使其可以通过函数输入数据，并返回模型的推理结果。
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