关于CoreML模型的教程都是将TensorFlow模型或PyTorch模型转换为CoreML模型。如果预先训练好的模型文件是mlmodel类型，我不知道如何在python中使用它，也不知道如何将mlmodel转换为tf模型。如何在Python语言中通过TensorFlow、Keras或PyTorch<
浏览 28提问于2020-09-06得票数 0
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我已经开发了一个Keras模型，该模型在自定义图像数据集上进行训练，在发送输入图像时，它可以很好地处理对象检测和检测到的对象的掩蔽。我想将这个模型导出到CoreML (.mlmodel)，这样我就可以直接将它嵌入到我的iOS应用程序中。
我也有我训练过的模型，使用Tensorflow和Mask RCNN。因此，在将Keras或Tensorflow模型转换为CoreML</e
浏览 1提问于2020-04-07得票数 0
SageMaker Neo相对于每个ML加速器提供的专用本机运行时(如NVIDIA TensorRT、Intel OpenVINO、DeepView RT、CoreML、ArmNN等)有什么优势？我知道Neo在幕后使用了一些框架，比如TensorRT，但是直接为Neo或TensorRT编译模型有什么好处呢？我认为拥有edge ML工作负载的公司将在给定的平台上标准化，例如NVIDIA、ARM或Intel，而且每个供应商都可能处于最佳位置，可以通过其他框架的交叉编译工具为自己的平台提供优化的运行时(每个人似
浏览 10提问于2022-10-31得票数 0
假设我有一个pytorch模型，描述了某个多维系统基于自身状态x和外部执行器u的演化，所以x_(t+1) = f(x_t，u_t)，f是pytorch的人工神经网络。：x_(t+1) = f(x_t，u_t)有没有一种简单的方法可以使用像pyomo或gekko这样的动态优化工具箱做到这一点？
浏览 28提问于2021-05-26得票数 2
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有一个将经过训练的模型转换为核心ML格式(.mlmodel)。
是否可以用Tensorflow转换Core模型？多么?
浏览 1提问于2017-06-15得票数 3
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我正在将模型从PyTorch移植到Keras/Tensorflow，并且我希望确保使用相同的算法进行权重初始化。如何在Keras中模拟PyTorch的权值初始化？
浏览 16提问于2022-05-10得票数 0
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通过REST访问机器学习模型
、、、、
但是现在我需要在服务器上部署这个模型，并需要使用REST访问它。我们也可以将它转换成PMML文件，但是PMML文件还不支持CNN。我们可以使用烧瓶库将模型转换为restful web服务，如："“我更喜欢使用Spring进行微服务。但我并没有一步一步地了解到如何做到这一点。有人能帮我吗，我们如何通过REST实现使用Java的访问模型。或使用REST部
浏览 2提问于2018-07-26得票数 1
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最近，我在Python中开发了一个非常普通的ANN模型，并使用sklearn (以及它的预处理管道)，如果这一点重要的话，主要是在jupyterhub笔记本中。2020年年人工智能状况报告指出(第14页)，这两个主要框架是PyTorch和Tensorflow。
这两个框架之间的实际区别是什么？
浏览 0提问于2020-10-20得票数 2
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我正在建设一个应用程序，这将有一个反向图像搜索建筑物，或地标的功能。简单地说，应用程序的地标识别。现在，我知道了ML Kit for Firebase thing的Landmark Recognition API，但是如果我想部署我自己的算法呢？在服务器中-使用Annoy Index进行图像搜索和检索。 这可行吗？你觉得呢？我可以使用Tensorflow Lite或其他工具在android应用程序中部署自己的神经网络吗？
浏览 29提问于2020-01-10得票数 0
经过一些挣扎之后，通过使用以下转换行，我能够成功地将Keras模型转换为CoreML模型：
但是，在将CoreML模型复制到Xcode中之后，它请求一个形状为512,1,1的多个数组(我猜这是由于神经网络的
浏览 1提问于2017-12-08得票数 0
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我想在我的快速应用程序中使用TensorFlow，我引用了这个页面。尽管如此，我还是很少有来自指南教程的疑问，如下所示。
我能做一个Python桥到Swift，像目标-C和Swift吗？我可以在现有的应用程序中使用TensorFlow吗？如果是，那我如何实现这一点？我的意思是，是否有类似于CocoaPod的东西，还是必须手动插入文件？另外，请为Swift中的Te
浏览 10提问于2020-01-28得票数 0
最近，我在谷歌的视觉平台上训练了一个对象检测模型，并将其导出到TensorFlow Lite边缘模型。在具有iOS委托的CoreML设备上运行时，我在Xcode中收到此错误：
更新我的豆荚，以
浏览 3提问于2021-08-03得票数 2
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我已经通过以下方式将我的模型导出到ONNX：torch_out = torch.onnx.不幸的是，PyTorch/Caffe2 2对Android的支持相当缺乏或太复杂，但是Tensorflow看起来要简单得多。此外，即使在运行命令时，我也不知道该为input_arrays或o
浏览 3提问于2018-11-07得票数 20
我试图确切地理解什么是.pth文件，以及如何使用它们来测试和运行其他人的模型。例如，查看如下所示的存储库：https://github.com/TencentYoutuResearch/PedestrianDetection-NohNMS 我是否可以下载.pth文件并从中创建一个Keras模型来执行/计算相同的操作？我在想，如果我只是想测试他们的模型，也许我可以下载他们的.pth文件，然后做一些类似"my_model = keras.model(
浏览 104提问于2021-08-16得票数 0
由于一些问题，我们希望在ML.NET中实现它。有一个模型是由某个人用python创建的，目前工作正常。我们想在ML.NET中使用它。我们有没有可能在ML.NET中使用由python创建的模型？
浏览 61提问于2021-03-05得票数 0
我为应用程序建立了自己的模型，并将其保存在Keras中作为.h5文件。我用PyQt5制作了GUI应用程序，这个应用程序使用了这个模型。我试图在部署这个应用程序时不提供任何关于深度学习模型的信息。我是否可以隐藏或加密我的模型以防止其架构和重量暴露？
我期待着听到任何建议。谢谢你的回答。
浏览 1提问于2020-04-16得票数 8
TFServin和KFServing都将模型部署在Kubeflow上，让用户可以轻松地将模型作为服务使用，不需要了解Kubernetes的细节，隐藏底层。TFServing来自TensorFlow，它也可以在Kubeflow或独立上运行。KFServing来自Kubeflow，它可以支持多个框架，如PyTorch、TensorFlow、MXNet等。
我的问题是，这两个项目的主要区别是什么？如果我想在生产中推出我的模型，我应该
浏览 5提问于2020-04-03得票数 4
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我有一个用pytorch训练的神经网络，我想把它部署到Unity应用程序中。做这件事最好的方法是什么？我还对允许用户在Unity应用程序中进一步训练神经网络感兴趣，我猜这将需要将pytorch的某些部分集成到Unity中(也许有一种方法可以将pytorch的C++ / torchscript API与Unity
浏览 5提问于2019-05-27得票数 4
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我对机器学习模型的部署阶段很好奇。那么，在您使用python运行您的脚本来训练您的数百万数据并使其工作之后，有哪些方法可以将您的模型部署到现实世界中呢？我知道像pickle这样的库是用来序列化模型的，但是模型到底是什么呢？
这是某种蓝图，然后用来绘制预测的答案吗？如果是这样的话，这意味着在现实世界中有一个易受攻击的对象比再训练你的模型要快得多？
浏览 0提问于2019-06-15得票数 2
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