模型文件转换-ubuntu

bai666ai 2024-03-03 13:15:05

课时名称	课时知识点
模型文件转换-ubuntu	实践篇（Windows和Ubuntu系统上的ONNX模型转换及TensorRT加速部署流程演示）

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被裁20240927 --- WSL-Ubuntu20.04安装cuda、cuDNN、tensorRT

Python语言学习-----Ubuntu16.04上基于YoloV4 的Keras物体识别目录一、YoloV4-Keras包的下载1、下载2、yolov4.weights下载3、VOC训练集、测试集下载二、yolov4.weights的h5模型转换1、修改包中convert.py代码内容2、权重转换模型三、基于YoloV4 的Keras物体识别1、修改test.py代码2、数据图片准备，百度一张小车图片，放进YoloV4-Keras包3、终端运行测试四、扩展一----5h模型训练1、修改voc_annot

对于大家没有足够的Ascend硬件资源，手里只有一块开发板，而且内存不足的时候，CANN-TOOLKIT也支持在非昇腾的设备上进行安装，就比如我们在windows上安装linux-ubuntu的虚拟机，虚拟机里面进行安装该软件，但是在安装的过程中大家会遇到一个问题，就是在非root用户下进行安装，在安装的时候没有加必要的参数，所以建议大家也可以所有操作都在root用户下操作，包括模型转换以及安装过程、模型文件的所属用户都是root用户。--output_type根据onnx模型的输出进行配置；

(具体细节参考黑芝麻资料网站中的《深度学习工具链安装教程bsnn 4.1.0》)登陆黑芝麻官网，下载toolchain docker 转换工具链，这里我下载的是bsnn_release_4.2.0。（该版本已集成auto_dal和auto_ptq）。

Ubuntu18.04编译TensorRT MaskRCNN例子和模型转化0.前期准备Step1 安装requirement.txt需要的依赖Step2 安装编译sample需要的其他系统的包Step3 Clone github 的TensorRT库Step4 开始编译Step5 修改conv2d_transpose function in UFF的conversion_functions.pyStep6 下载Mask R-CNN库并设置PYTHONPATH.Step7 Apply the patch i

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