选自GitHub 作者：Kit CHEN等 机器之心编译 参与：路雪、思源 近日，微软开源 MMdnn，可用于转换、可视化和诊断深度神经网络模型的全面、跨框架解决方案，目前支持 Caffe、Keras、...准备 Keras 模型。以下示例将首先下载预训练模型，然后使用简单的模型抽取器从 Keras 应用中获取模型，抽取器将抽取 Keras 模型架构和权重。...将预训练模型文件转换为中间表征 $ python -m mmdnn.conversion....然后计算出中间表征文件 converted.json 用于可视化，计算出 converted.proto 和 converted.npy 以进一步转换为其它框架。 4....经过这三步，你已经将预训练 Keras Inception_v3 模型转换成 CNTK 网络文件 converted_cntk.py 和权重文件 converted.npy。
我将借鉴自己的经验，列出微调背后的基本原理，所涉及的技术，及最后也是最重要的，在本文第二部分中将分步详尽阐述如何在 Keras 中对卷积神经网络模型进行微调。 首先，为什么对模型进行微调？...常用的做法是截断预训练网络的最后一层（softmax 层），并将其替换为与我们自己的问题相关的新 softmax 层。...Caffe Model Zoo -为第三方贡献者分享预训练 caffe 模型的平台 Keras Keras Application - 实现最先进的 Convnet 模型，如 VGG16 / 19，googleNetNet...从 Caffe 移植的权重 MxNet MxNet Model Gallery - 维护预训练的 Inception-BN（V2）和 Inception V3。...在 Keras 中微调 在这篇文章的第二部分，我将详细介绍如何在 Keras 中对流行模型 VGG，Inception V3 和 ResNet 进行微调。
我们介绍了Tracr，它是一种“编译器”，用于将人类可读的程序转换为transformer模型的权重。...Tracr采用用RASP(一种领域特定语言)编写的代码，并将其转换为标准的、仅解码器的、类似GPT的transformer架构的权重。
因此这篇文章将笔者的工作分享出来，希望对使用Keras训练模型但苦于无法部署到移动端，或者使用Keras模型通过ONNX转到其它推理框架时碰到各种OP支持无法解决的读者带来些许帮助。 2....2.2.4，即Keras的后端仍为TF1.x，如果你是使用TF2.0也不要紧，因为TF2.0也可以将模型保存为HDF5的形式，所以仍然可以沿用本文介绍的方法。...Keras的HDF5模型解析是比较简单的，最后我们只需要将网络层的参数以及权重写进Caffe的模型和权重就可以了。 3....4.3 Caffe模型升级 如果是旧版Caffe模型，需要在Caffe环境中转换为新版Caffe模型，调用如下命令： ~/caffe/build/tools/upgrade_net_proto_text...4.4 转换为NCNN模型 编译NCNN，执行模型转换命令： ~/ncnn/build/tools/caffe/caffe2ncnn new.prototxt new.caffemodel new.param
为此，微软就做了一套能在不同的深度学习框架之间进行交互式操作的工具集——MMdnn，它是一个综合性的跨框架解决方案，能够用于深度神经网络模型的转换，可视化及诊断等操作，可在Caffe，Keras，MXNet...再次以Keras框架的“inception_v3”模型为例。 1. 下载预先训练的模型 2. 预先训练的模型文件转换为中间表示 python3 -m mmdnn.conversion..../MMdnn/issues/27 贡献 中间表示 中间表示将网络体系结构存储在protobuf二进制文件中，并以NumPy本地的格式储存预训练的模型权重。...当前的IR权重数据是NHWC(最后通道)格式。 详细信息在ops.txt和graph.proto中。欢迎提出新操作及任何意见。...当你提交pull请求时，CLA机器人将自动确定你是否需要提供CLA并适当地装饰PR（例如标签、注释等）。你只需要按照机器人提供的说明，使用我们的CLA，在整个回购期间完成一次即可。
为此，微软就做了一套能在不同的深度学习框架之间进行交互式操作的工具集——MMdnn，它是一个综合性的跨框架解决方案，能够用于深度神经网络模型的转换，可视化及诊断等操作，可在Caffe，Keras，MXNet...预先训练的模型文件转换为中间表示 python3 -m mmdnn.conversion..../MMdnn/issues/27 贡献 中间表示 中间表示将网络体系结构存储在protobuf二进制文件中，并以NumPy本地的格式储存预训练的模型权重。...当前的IR权重数据是NHWC(最后通道)格式。 详细信息在ops.txt和graph.proto中。欢迎提出新操作及任何意见。...当你提交pull请求时，CLA机器人将自动确定你是否需要提供CLA并适当地装饰PR（例如标签、注释等）。你只需要按照机器人提供的说明，使用我们的CLA，在整个回购期间完成一次即可。
使用较小的学习率：由于预训练的权重通常优于随机初始化的权重，因此修改要更为精细！你在此处的选择取决于学习环境和预训练的表现，但请检查各个时期的误差，以了解距离收敛还要多久。...Keras 中的技术 在 Keras 中修改 MNIST 的 dropout 和限制权重大小的方法如下： # dropout in input and hidden layers # weight constraint...这有点复杂，在其他平台（如 Caffe）中实现得更好。...可视化你的模型 这一步将绘制模型的图并将其保存为 png 文件： from keras.utils.visualize_util import plot plot(model, to_file='model.png...import model_to_dot SVG(model_to_dot(model).create(prog='dot', format='svg')) 授权转自机器之心
(), # 返回一个 session 默认返回tf的sess,否则返回keras的sess,两者都没有将创建一个全新的sess返回 tags=[tf.saved_model.tag_constants.SERVING...Response.Write("点个赞吧")； alert（'点个赞吧'） 补充知识：将Keras保存的HDF5或TensorFlow保存的PB模型文件转化为Inter Openvino使用的IR(.xml...英特尔官方的NCS开发环境“OpenVINO”使用了名为Intermediate Representation(IR)的网络模型，其中.xml文件保存了网络的拓扑结构，而.bin文件以二进制方式保存了模型的权重...(Linux): install_prerequisites_caffe.sh 对于Caffe (Windows): install_prerequisites_caffe.bat 对于TensorFlow...IR…… 如果我们要将Keras保存的HDF5模型转换为IR…… 博主电脑在英特尔返厂维修中 待更新…… 以上这篇使用keras和tensorflow保存为可部署的pb格式就是小编分享给大家的全部内容了
深度学习开源框架众多，对于开发者来说其中有一个很硬的需求，就是模型结构和权重的可视化。使用过Caffe的同学都因为强大的Netscope可以离线修改实时可视化网络结构而暗爽，那其他的框架怎么样呢？...ONNX (.onnx, .pb, .pbtxt) Keras (.h5, .keras) Core ML (.mlmodel) Caffe (.caffemodel, .prototxt) Caffe2...2.2 keras keras的可视化输入是json格式的模型文件，可以通过model.to_json()将模型存储下来，然后载入.json文件。 ?...如果想查看权重，就载入.h5文件，结果如下，虽然没有caffe的那么漂亮，也是很直观的，不过权重参数矩阵顺序不太一样。 ?...2.4 pytorch pytorch的网络结构可视化不支持，不过可以像keras一样查看pt权重文件。
1.大量修剪层和权重。 2.通过量化将32位浮点权重转换为8位整数。 修剪策略 卷积神经网络通常包含在训练期间调整的数百万甚至数亿个权重。作为一般的经验法则，更多的权重意味着更高的准确性。...神经网络权重通常存储为64或32位浮点数。量化过程将这些浮点权重中的每一个映射到具有较低位宽的整数。从32位浮点权重到8位整数可以将存储大小减少4倍。...现在，每个主要的移动框架都支持量化，包括TensorFlow Mobile，TensorFlow Lite，Core ML和Caffe2Go。...当转换为Core ML并进行量化时，最终大小仅为17KB，而原始大小为1.7MB，仅为原来的0.10％。以下是梵高星夜的训练结果。 ?...可能计算与这一通用架构相关，也可能是将图像在GPU上进行处理时造成的。 结论 研究者使用两种简单的技术将风格迁移神经网络的大小减少了99.9％。
2.使用一个小的学习率：由于预先训练的权重通常比随机初始化的权重要好，所以修改参数时应该更细致些！参数的选择取决于学习环境和预训练的效果，但需要检查各个Epoch的错误以清楚收敛过程。...因此，在应用迁移学习时，一般不会对经典模型的第一层进行修改，并且专注于优化其它层或添加隐藏层。 6.修改输出层：将模型默认值替换为适合的新激活函数和输出大小。...下面是Keras中修改最后一层的例子，将MNIST的10类修改为14类： from keras.layers.core import Activation, Dense model.layers.pop...LoadCaffe Caffe Model Zoo 在Jupyter中查看TensorBoard图 了解模型的外观通常是很重要的。...用Keras可视化模型 以下代码将绘制模型的图形并将其保存为png文件： from keras.utils.visualize_util import plot plot(model, to_file
本项目的展示同样获得了当年最佳展示奖，本文在下面给出了该项目最初的 Caffe 代码。本项目提供的 Keras/TensorFlow 代码和其效果基本和 Caffe 版本的是一样的。...官方构建向导地址：https://www.tensorflow.org/extend/adding_an_op#build_the_op_library 1.3 下载预训练模型权重 下载模型权重后放在...预训练权重下载地址：https://goo.gl/ciEYZi 1.4 运行演示 $ cd crfasrnn_keras $ python run_demo.py # Make sure that...GPU 版本的训练方法将很快发布。 crfrnn_keras_model.h5 模型是直接从 Caffe 模型转换来的，但是从 Keras 直接完全训练一个模型也是可行的。...这种方法的关键问题是深度学习技术在描绘视觉对象时的有限能力。为了解决这个问题，我们引进了一种新式卷积神经网络，该网络是由卷积神经网络（CNN）和基于条件随机场（CRF）的概率图模型所组成。
对图形进行运算：将 x、y、w1、w2 输入到 numpy 数组中；得到关于损失（loss），w1 梯度和 w2 梯度的 numpy 数组。 ?...高级 Wrapper——Keras Keras 可以理解为是一个在 TensorFlow 顶部的 layer，它可以让一些工作变得更加简单（也支持 Theano 后端）。 ?...除了 Keras, 还有一些其他类型的高级容器（Wrapper）可供使用: ?...梯度下降（Gradient descent）和权重（weights）相对应： ? 5. 为了在 GPU 上运行，将张量（tensors）设置为 cuda 数据类型： ? b....Dataset)，而且给你提供了小批量处理（minibatching），「洗牌」处理（shuffling）和多线程处理（multithreading）；当你需要载入自定义数据（custom data）时，
要把Keras框架训练生成的h5模型部署到OpenVINO上，有两条技术路线： 选择一： 把预训练权重文件h5转换pb文件，然后再转为OpenVINO可以解析的IR文件 选择二： 把预训练权重文件h5转为...很显然，第一条技术路线中间步骤比第二条要多，这个就意味着翻车的可能性更大，所以我选择把Keras转换为ONNX格式文件路线。...怎么从Keras的h5权重文件到ONNX格式文件，我还是很白痴的存在，但是我相信ONNX格式生态已经是很完善了，支持各种转ONNX格式，所以我搜索一波发现，github上有个很好用的工具Keras2ONNX...然后我从github上找了个Keras全卷积语义分割网络的源码库，下载了预训练模型，通过下面的几行代码完成了从h5权重模型文件到ONNX格式文件的转换 # Load model and weights...这里唯一需要注意的是，Keras转换为ONNX格式模型的输入数据格式是NHWC而不是OpenVINO预训练库中模型的常见的输入格式NCHW。运行结果如下 ?
这番排名基于权重一样大小的三个指标：Github上的活动、Stack Overflow上的活动以及谷歌搜索结果。...[1509088248271_3974_1509088286121.png] 方法详见如下 结果和讨论 排名基于权重一样大小的三个指标：Github（星标和分支）、Stack Overflow（标签和问题...然而，一些迁移工具（比如Caffe Translator）为使用Caffe2来驱动现有的Caffe模型提供了一种手段。 Keras是最流行的深度学习前端 Keras（第2位）是排名最高的非框架库。...谷歌支持TensorFlow（第1位）和Keras（第2位），Facebook支持PyTorch（第5位）和Caffe2（第11位），而MXNet（第7位）是亚马逊网络服务（AWS）的官方深度学习框架，...任何缺少的Stack Overflow计数一律转换为零计数。 计数标准化，均值为0，偏差为1，然后求平均值，以获得Github和Stack Overflow分数，最后结合搜索结果得出总分。
这番排名基于权重一样大小的三个指标：Github上的活动、Stack Overflow上的活动以及谷歌搜索结果。...方法详见如下 结果和讨论 排名基于权重一样大小的三个指标：Github（星标和分支）、Stack Overflow（标签和问题）以及谷歌结果（总体增长率和季度增长率）。这些是使用可用的API获得的。...然而，一些迁移工具（比如Caffe Translator）为使用Caffe2来驱动现有的Caffe模型提供了一种手段。 Keras是最流行的深度学习前端 Keras（第2位）是排名最高的非框架库。...Keras颇受对数据集使用深度学习的数据科学家的青睐。由于R Studio最近发布了使用R的面向Keras的接口，Keras的发展和人气指数不断提升。...任何缺少的Stack Overflow计数一律转换为零计数。 计数标准化，均值为0，偏差为1，然后求平均值，以获得Github和Stack Overflow分数，最后结合搜索结果得出总分。
在使用预训练模型时，一个建议是首先找一些测试样本，看看模型的表现是否与预计的一致。...如需对卷积核进行转换，可以使用utils.convert_all_kernels_in_model对模型的所有卷积核进行转换 2 向BN层中载入权重 如果你不知道从哪里淘来一个预训练好的BN层，想把它的权重载入到...一个典型的例子是，将caffe的BN层参数载入Keras中，caffe的BN由两部分构成，bn层的参数是mean，std，scale层的参数是gamma，beta。...Keras的可训练参数在前，不可训练参数在后 错误的权重顺序不会引起任何报错，因为它们的shape完全相同 3 shuffle和validation_split的顺序 模型的fit函数有两个参数，shuffle...用于将数据打乱，validation_split用于在没有提供验证集的时候，按一定比例从训练集中取出一部分作为验证集.
使用较小的学习率：由于预训练的权重通常优于随机初始化的权重，因此修改要更为精细！你在此处的选择取决于学习环境和预训练的表现，但请检查各个时期的误差，以了解距离收敛还要多久。...限制权重大小：可以限制某些层的权重的最大范数（绝对值），以泛化我们的模型。 不要动前几层：神经网络的前几个隐藏层通常用于捕获通用和可解释的特征，如形状、曲线或跨域的相互作用。...Keras 中的技术 在 Keras 中修改 MNIST 的 dropout 和限制权重大小的方法如下： # dropout in input and hidden layers # weight constraint...这有点复杂，在其他平台（如 Caffe）中实现得更好。...可视化你的模型 这一步将绘制模型的图并将其保存为 png 文件： from keras.utils.visualize_util import plot plot(model, to_file='model.png
笔者先学的caffe，从使用来看，keras比caffe简单超级多，非常好用，特别是重新训练一个模型，但是呢，在fine-tuning的时候，遇到了很多问题，对新手比较棘手。...+ H5py简述 Kera的应用模块Application提供了带有预训练权重的Keras模型，这些模型可以用来进行预测、特征提取和finetune。.... 3、H5py简述 ======== keras的已训练模型是H5PY格式的，不是caffe的.caffemodel h5py.File类似Python的词典对象，因此我们可以查看所有的键值： 读入...import _obtain_input_shape# 确定适当的输入形状，相当于opencv中的read.img，将图像变为数组from keras.engine.topology import get_source_inputs.... 2、Sequential模型如何部分layer载入权重 ---- 下面，我们将预训练好的权重载入模型，一般而言我们可以通过model.load_weights()载入，但这种办法是载入全部的权重，并不适用
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