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模型转换的基本原理
花花世界我的菜
2021-05-19 02:57:04
模型转换的基本原理.
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weixin_38498942
2021-05-20
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读取载入A框架生成的模型文件,读取并识别模型网络中的张量数据的类型/格式、运算单元的类型和参数、计算图的结构和命名规范,以及它们之间的其他关联信息。
将第一步识别得到的模型结构和模型参数信息翻译成B框架支持的代码格式,比如B框架指Pytorch时,relu激活层(运算单元)这一信息可翻译为torch.nn.ReLu()。当然,运算单元较为复杂时(特别是带较多参数的情况),可在转换器中封装一个对应的运算单元转换函数来实现B框架的运算单元骨架。在B框架下保存模型,即可得到B框架支持的模型文件。
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模型
转换
技术要点解读
概述 OpenVINO™ 是由Intel推出的用于深度学习推理加速的开源工具集,具有跨平台、高性能的特点。
模型
转换
技术,是通过OpenVINO™工具集中的
模型
优化器(Model Optimizer,简称 MO,以下提到的MO均指代
模型
优化器)将预训练好的
模型
进行格式
转换
以及拓扑优化的技术。经过
模型
转换
的神经网络
模型
,可以在实际的部署阶段获得更优异的性能加速比以及更为通用的跨平台特性。本文首先会简单回顾
模型
优化器的作用以及其重要性,然后结合实际案例,讲解
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转换
技术的知识要点以及常见问题。 1.
模型
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深度学习
模型
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深度学习
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模型
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转换
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转换
技术;另外一种是针对深度学习设计一种开放式的文件规范,而主流深度学习框架最终都能实现对这种规范标准的支持,这种技术的代表是开放式神经网络切换框架——ONNX技术。 2.1 直接
转换
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的原理
OpenVINO™
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技术要点解读
概述 OpenVINO™工具套件是由Intel 推出的用于深度学习推理加速的开源工具集,具有跨平台、高性能的特点。
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技术,是通过OpenVINO™工具套件中的
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优化器(Model Optimizer,简称MO,以下提到的MO均指代
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优化器 ) 将预训练好的
模型
进行格式
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以及拓扑优化的技术。经过
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的神经网络
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,可以在实际的部署阶段获得更优异的性能加速比以及更为通用的跨平台特性。 本文首先会简单回顾
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