将EfficientDet D0模型导出为tflite模型 - 腾讯云开发者社区

有没有办法导出为一个pb文件，然后直接使用呢？答案是肯定的。在文章《Tensorflow加载预训练模型和保存模型》中提到，meta文件保存图结构，weights等参数保存在data文件中。...1 模型导出为一个文件 1.1 有代码并且从头开始训练 Tensorflow提供了工具函数tf.graph_util.convert_variables_to_constants（）用于将变量转为常量。...1.2 有代码和模型，但是不想重新训练模型有模型源码时，在导出模型时就可以通过tf.graph_util.convert_variables_to_constants()函数来将变量转为常量保存到图文件中...那么，将这4个文件导出为一个pb文件方法如下： import tensorflow as tf with tf.Session() as sess: #初始化变量 sess.run(tf.global_variables_initializer...2.2 有代码和模型，但是不想重新训练模型在有代码和模型，但是不想重新训练模型情况下，意味着我们不能直接修改导出模型的代码。

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WebAssembly 能否为组件模型将行动整合？

组件模型增加了带有导入和导出接口的高级类型，使组件可组合和可虚拟化，Hayes 说。...然后，请求访问 GPU、数据库或机器学习模型的 API 调用将独立于所请求组件的特定类型，Volk 说。...“为开发者提供将还没有完全由 CCM 定义的运行时元素集成的能力，这使他们在开发过程中不太可能遇到障碍，因此应该受到欢迎，”Volk 说。...Wagner 将组件定义为“标准可移植、轻量级细粒度跨语言组成模块”。...这样就可以实现一个同时导入和导出相同接口的单个组件：然后，它将能够导入用于传出请求的处理程序，并导出用于接收传入请求的处理程序。

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如何使用flask将模型部署为服务

在某些场景下，我们需要将机器学习或者深度学习模型部署为服务给其它地方调用，本文接下来就讲解使用python的flask部署服务的基本过程。 1....加载保存好的模型为了方便起见，这里我们就使用简单的分词模型，相关代码如下：model.py import jieba class JiebaModel: def load_model(self...generate_result(self, text): return self.jieba_model(text, cut_all=False) 说明：在load_model方法中加载保存好的模型...首先我们根据请求是get请求还是post请求获取数据，然后使用模型根据输入数据得到输出结果，并返回响应给请求。如果遇到异常，则进行相应的处理后并返回。...在__main__中，我们引入了model.py的JiebaModel类，然后加载了模型，并在get_result()中调用。 3.

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将机器学习模型部署为REST API

Spark模型上线，放在spark集群，不脱离spark环境，方便，需要自己打jar包；我们这里目前还没有尝试过，有一篇博客写到了如果把spark模型导出PMML,然后提交到spark集群上来调用，大家可以参考一下...另一个优点是我的模型可以由在不同平台上工作的多个开发人员使用。在本文中，我将构建一个简单的Scikit-Learn模型，并使用Flask RESTful将其部署为REST API 。...但是，由于大多数数据的评级为2，因此该模型的表现不佳。我决定保持简单，因为本练习的主要内容主要是关于部署为REST API。因此，我将数据限制在极端类别，并训练模型仅预测负面或正面情绪。...在get下面的方法中，我们提供了有关如何处理用户查询以及如何打包将返回给用户的JSON对象的说明。 ? 端点以下代码将基本URL设置为情绪预测器资源。...除了将模型部署为REST API之外，我还使用REST API来管理数据库查询，以便通过从Web上抓取来收集数据。这使我可以与全栈开发人员协作，而无需管理其React应用程序的代码。

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将Keras深度学习模型部署为Web应用程序

当然，你可以将整个项目放在GitHub上，但这只能给程序员看，如果你想给自己家里的老人看呢？GitHub肯定不行，所以我们想要的是将我们的深度学习模型部署成世界上任何人都轻易访问的Web应用程序。...用预训练的Keras模型进行预测 model参数是经过训练的Keras模型，其加载如下： from keras.modelsimport load_model import tensorflow as...此字符串将发送到另一个模板以显示为网页。例如，generate_random_start返回格式化的html进入random.html： <!...结论在本文中，我们了解了如何将经过训练的Keras深度学习模型部署为Web应用程序。这需要许多不同的技术，包括RNN，Web应用程序，模板，HTML，CSS，当然还有Python。...没有多少人可以将深度学习模型部署为Web应用程序，但如果如果按本文操作，那么你就可以！

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如何将Civil3D生成的道路模型导出至Infraworks

求差值曲面新建曲面——定义——编辑：将地形曲面与道路曲面粘贴至此差值曲面内 3....导出至imx 输出——导出IMX——按命令操作，会在dwg文件夹处生成同名imx文件，关闭civil3d 二、infraworks处理过程 1....导入imx 数据源——Autodesk IMX——导入道路模型以及地形模型配置地形文件要导入的地表——差值曲面以及道路曲面——地理位置选择之前ucs以及数据库建立的坐标文件关闭并刷新配置道路模型...右击——配置此时，在可以选择使用civil3d原生的道路模型建立，同时也可以使用infraworks中模型建立，下面详述两种建立过程使用civil3d原生建立普通处样式选择无。

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PyTorch版EfficientDet比官方TF实现快25倍？这个GitHub项目数天狂揽千星

去年 11 月份，谷歌大脑提出兼顾准确率和模型效率的新型目标检测器 EfficientDet，实现了新的 SOTA 结果。...然后将融合后的特征输入边界框/类别预测网络，分别输出目标类别和边界框预测结果。 ? 下图展示了多个模型在 COCO 数据集上的性能对比情况。...我们先来看一下项目作者与 EfficientDet 官方提供代码的测试效果对比。第一张图为官方代码的检测效果，第二张为项目作者的检测效果。...假期三天，拿下 PyTorch 版 EfficientDet D0 到 D7 项目作者复现结果与论文中并没完全一致，但相较于其他同类复现项目来说，称的上是非常接近了（详细信息可参考项目链接）。 ?...pip install torchvision==0.5.0 项目作者为我们提供了用于推断测试的 Python 脚本 efficientdet_test.py，该脚本会读取 weights 文件夹下保存的网络权重

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将深度学习模型部署为web应用有多难？答案自己找

选自 towardsdatascience 机器之心编译作者：William Koehrsen 参与：Geek AI、王淑婷本文将教你如何把训练好的 Keras 深度学习模型部署为 web 应用程序...当然，你可以将整个项目放在 GitHub 上，但是，你的祖父母估计很难看明白。因此，我们想要做的是，将深度学习模型部署成一个任何人都可以访问的 web 应用程序。...本项目将涉及以下多个主题： Flask：在 Python 环境下创建一个基础的 web 应用 Keras：部署一个训练好的循环神经网络模型使用 Jinja 模板库创建模板使用 HTML 和 CCS...使用预训练的 Keras 模型做预测参数「model」将指定使用哪个训练好的 Keras 模型，代码如下： from keras.models import load_model import tensorflow...结语在本文中，我们看到了如何将训练好的 Keras 深度学习模型部署为 web 应用程序。

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Tensorflow Object Detection API 终于支持tensorflow1.x与tensorflow2.x了

Tensorflow Object Detection API框架基于tensorflow框架构建的快速对象检测模型构建、训练、部署框架，是针对计算机视觉领域对象检测任务的深度学习框架。...tensorflow1.x这几种对象检测网络，还支持： EfficientDet D0~EfficientDet D7 CenterNet HourGlass支持Box+KeyPoint CenterNet...Resnet50 支持Box+KeyPoint 此外还支持修改与注册自定义的对象检测模型训练。...01 下载源码安装好上述依赖的软件与对应版本之后，首先需要的获取Tensorflow Object Detection API框架源码，执行下面的git命令行即可：回车获取代码，最终得到的源码目录为：...可以进行模型训练与测试、部署导出等。把上面的命令行中的tf1改成tf2就会完成tensorflow2.x版本的对象检测框架安装与配置。

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将shp geojson建筑白模导出成带屋顶的贴图建筑模型 obj gltf

最近遇到的一个新的需求，将基础建筑白模转换成带屋顶的建筑模型。如下图。既然是导出功能，就涉及到程序化操作。那么如何程序化生成屋顶结构？...经过理论支持和一些算法调试，Geobuilding增加了自定义屋顶属性，一键导出屋顶模型，包括obj gltf stl格式。第1步标注屋顶属性，在轮廓右键，选择osm标签设置屋顶，设置屋顶高度。...（左侧工具条[选择框]可批量设置屋顶属性）第2步直接导出为模型文件在导出面板，选择自定义的贴图材质最后我们将导出的obj文件导入到blender中查看效果，导入blender时注意选择z轴朝上很好，我们得到了符合预期的模型文件也可以导出...gltf模型包含cesium演示文件，直接打开浏览。

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跨越重重“障碍”，我从 PyTorch 转换为了 TensorFlow Lite

TFLite 测试为了测试转换后的模型，我生成了一组大约 1000 个输入张量，并为每个模型计算了 PyTorch 模型的输出。...我没有理由这么做，除了来自我以前将 PyTorch 转换为 DLC 模型的经验的直觉。将 PyTorch 转换为 ONNX 这绝对是最简单的部分。...这主要归功于 PyTorch 的优秀文档，例如 TORCH.ONNX 的文档和《（可选）将模型从 PyTorch 导出到 ONNX 并使用 ONNX 运行时运行》（(Optional) Exporting...然而，最终测试的平均误差为 6.29e-07，所以我决定继续。此时最大的问题是——它导出了什么？这个.pb文件又是什么？我在网上搜索一番后，才意识到这是tf.Graph的一个实例。...据我所知，TensorFlow 提供了 3 种方法来将 TF 转换为 TFLite：SavedModel、Keras 和具体函数。

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Tensorflow Lite Model Maker --- 图像分类篇+源码

，模型经过量化后，准确率并未有多少损失，量化后的模型大小为 4.0MB(efficientnet_lite0) 从下图来看，是单 cpu 在做推断，test_data 的图片有 367 张，总耗时 273.43s..., ExportFormat.LABEL)) 如果导出的模型是 fp16 的话，模型大小为 6.8MB(efficientnet_lite0)，推断速度是 5.54 s，快了很多 model = image_classifier.create...validation_data, model_spec=model_spec.get('mobilenet_v2'), epochs=20) 将模型切换为...mobilenet_v2，导出的 fp16 模型大小为 4.6MB，推断速度是 4.36 s inception_v3_spec = image_classifier.ModelSpec( uri...inception_v3，导出的 fp16 模型大小为 43.8MB(inception_v3)，推断速度是 25.31 s Common Dataset used for tasks.

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将Pytorch模型移植到C++详细教程（附代码演练）

因此，可以使用Python轻松地在PyTorch中训练模型，然后通过torchscript将模型导出到无法使用Python的生产环境中。它基本上提供了一个工具来捕获模型的定义。...现在，我们有了用于推断ONNX模型的rust库。我们现在可以使用cbindgen将rust库导出为公共C头文件。...（tflite） TFLITE模型（Tensorflow Lite模型）现在可以在C++中使用。...这里请参考如何在C++中对TFLITE模型进行推理。...：https://pytorch.org/tutorials/advanced/cpp_export.html 3）将Pytorch模型导出到ONNX：https://pytorch.org/tutorials

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eKuiper 1.8.0 发布：零代码实现图像视频流的实时 AI 推理

tfLite 函数接收两个参数，其中第一个参数为模型（扩展名须为 .tflite）的名称，第二个参数为模型的输入。...配置规则，使用 tfLite 函数，指定模型名称即可使用，如下示例： SELECT tfLite(\"text_model\", data) as result FROM demoModel SELECT...在以下的规则 ruleTf 中，我们调用了 label.tflite 模型，对传入的图像先进行预处理，大小调整为 224 * 224。...导入导出的规则集为文本的 JSON 格式，可读性较强，也可以手工编辑。...导出配置的 rest 接口为 GET /data/export，通过此 API 可导出当前节点的所有配置导出配置的 rest 接口为 POST /data/import，通过此 API 可导入已有配置至目标

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【Ubuntu】Tensorflow对训练后的模型做8位（uint8）量化转换

版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。...使用bazel编译tensorflow量化工具 bazel build tensorflow/tools/graph_transforms:transform_graph 1.3 执行转换量化命令将导出的...pb模型执行模型量化转换，以tensorflow_inception_graph.pb模型为例，命令如下： bazel-bin/tensorflow/tools/graph_transforms/transform_graph...格式模型除了使用transform_graph工具对pb模型进行量化转换外，还可以使用TFLite对模型进行量化处理，但是需要注意的是，使用TFLite转换得到的量化模型是tflite结构，意味着只能在...tflite中运行（大部分场景为移动端），可以参考官网详细使用步骤：【https://www.tensorflow.org/lite/performance/post_training_quantization

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YOLOV5 v6.1更新 | TensorRT+TPU+OpenVINO+TFJS+TFLite等平台一键导出和部署

YOLOv5现在正式支持11种不同的权重，不仅可以直接导出，还可以用于推理(detect.py和PyTorch Hub)，以及在导出后对mAP配置文件和速度结果进行验证。...比如，onnx文件的导出： onnx导出 1重大更新 TensorRT支持:TensorFlow, Keras, TFLite, TF.js模型导出现在完全集成使用python export.py -...include saved_model pb TFLite tfjs TensorFlow Edge TPU:新的更小的YOLOv5n(1.9M params)模型低于YOLOv5s(7.5M params...Export Benchmarks:使用python utils/ Benchmark.py导出所有YOLOv5格式(mAP和速度)。目前在CPU上运行，未来的更新将实现GPU支持。架构:无更改。...新版模型导出 1、onnx def export_onnx(model, im, file, opset, train, dynamic, simplify, prefix=colorstr('ONNX

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深度学习模型推理优化指南

深度学习模型推理优化指南摘要大家好，我是默语，擅长全栈开发、运维和人工智能技术。在这篇博客中，我将分享一些关于如何优化深度学习模型推理速度的技巧和方法。...它可以将复杂的TensorFlow模型转换为更小、更高效的格式，从而提升推理速度。...(optimized_model) tflite_model = converter.convert() # 保存转换后的模型 with open('optimized_model.tflite',...使用ONNX可以将模型导出到其他高效的推理引擎中运行，从而提升性能。...import onnx import torch # 将PyTorch模型导出为ONNX格式 torch.onnx.export(optimized_model, dummy_input, "optimized_model.onnx

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使用YOLOv8进行工业视觉缺陷检测，基于Aidlux完成本地终端部署

这个模型转换的步骤是非常关键的，因为它允许我们将训练好的模型转化为一种通用的格式，以便在不同的环境中进行使用。这为工业视觉缺陷检测项目提供了跨平台部署的便利，并有助于确保项目的成功实施。 4.3....模型转换图片图片图片图片在成功将pt模型文件导出为onnx模型文件后，接下来的关键步骤是使用Aidlux平台自带的AI Model Optimizer平台将onnx模型转换为TFLite...TFLite模型的导出和转换过程旨在优化模型的推理性能，使其适用于移动设备和嵌入式系统等资源有限的环境。这样，我们可以确保在各种应用场景下都能够高效地执行缺陷检测任务。 ...TFLite模型通常更容易在不同平台上部署，而DLC模型则适用于Aidlux平台的特定需求，如需要指定处理器为高通的处理器，因此，在选择模型格式时，需要根据项目的部署要求和目标平台来进行考虑。...使用Aidlux完成本地终端的模型推理预测视频如下：使用Aidlux平台自带的AI Model Optimizer平台将onn模型转换为tflite模型和dlc模型文件后进行推理预测_哔哩哔哩_bilibili

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Tensorflow 新一轮迭代路线图：更好的 XLA 编译和分布式计算

对于快捷和可扩展的支柱来说，开发工作将主要关注 XLA 编译，因为谷歌认为 XLA 将成为深度学习编译器的行业标准。其目标是使模型训练和推理工作流程在 CPU 和 GPU 上更快地执行。...开发也将关注分布式计算方面：借助DTensor，模型将能够在多个设备上进行训练，以解锁未来超大型模型的训练和部署。...对于机器学习应用支柱，谷歌将投资 KerasCV 和 KerasNLP 包，这些包是为应用 CV 和 NLP 使用场景设计的，包括大量的预训练模型。...对于部署就绪支柱，努力的方向主要在于更便利地将模型导出到移动端、边缘端、服务后端以及 JavaScript 中。尤其是，将模型导出到 TFLite 和 TF.js 将会更易于调用。...C++ 原生 API 正处于开发阶段，它会更易于部署使用 JAX 和 TensorFlow Serving 开发的模型，并使用 TFlite 和 TF.js 部署到移动端和 web 中。

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TensorFlow 2.0 的新增功能：第三、四部分

让我们从构建一个简单模型开始，该模型接受一个数字或一个数字列表并返回列表中值的平方。然后，我们将由此创建的模型导出为SavedModel格式。这是本章以下大部分内容的重要步骤。...它附带对 TensorFlow 模型的内置支持，并且可以扩展为服务于其他类型的模型。在本节中，我们将详细介绍 TensorFlow 服务。...现在，通过任何其他 JavaScript 代码，都可以通过 Web 服务器将转换后的模型提供给用户。用户为模型提供必要的输入。...我们还了解了将模型从训练阶段转移到推理阶段时所起作用的不同抽象。详细了解SavedModel格式和基础数据流模型，我们了解了可用于构建和导出模型的不同选项。...通过将模型优化属性设置为带有tf.lite.Optimize.OPTIMIZE_FOR_SIZE的列表，可以在将 TF 模型转换为 TFLite 模型时完成此操作。

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