TensorFlow模型转为caffe模型
最近由于要将训练好的模型移植到硬件上，因此需要将TensorFlow转为caffe模型。 caffe模型需要两个文件，一个是定义网络结构的prototxt，一个是存储了参数的caffemodel文件。只要生成这两个文件，caffe模型就算转好了。 在模型转换的过程中，我主要参考了https ...
原文：tensorflow 模型压缩
模型压缩 为了将tensorflow深度学习模型部署到移动 嵌入式设备上，我们应该致力于减少模型的内存占用，缩短推断时间，减少耗电。有几种方法可以实现这些要求，如量化 权重剪枝或将大模型提炼成小模型。 在这个项目中，我使用了 TensorFlow 中的量化工具来进行模型压缩。目前我只使用权重量化来减小模型大小，因为根据 Mac 上的测试结果，完整 位转换没有提供额外的好处，比如缩短推断时间。 由于 ...
2018-02-18 19:21 2 4873 推荐指数：
相关推荐
tensorflow模型转ncnn模型
ncnn本来是有tensorflow2ncnn的工具，但是在5月份时候被删除，原因是很多算子不支持，使用过程中很多bug，作者nihui直接将该功能删除。但是，tensorflow是目前最popular的深度学习框架，因此tensorflow转ncnn的需求还是必不可少的需求。下面提供一种 ...
BERT 模型压缩方法
模型压缩可减少受训神经网络的冗余，由于几乎没有 BERT 或者 BERT-Large 模型可直接在 GPU 及智能手机上应用，因此模型压缩方法对于 BERT 的未来的应用前景而言，非常有价值。 一、压缩方法 1、剪枝——即训练后从网络中去掉不必要的部分。 这包括权重大小剪枝 ...
模型压缩(4) - SqueezeNet
SqueezeNet: AlexNet-level accuracy with 50x fewer parameters and <0.5MB model size 论文地址: A ...
深度学习之模型压缩
一、背景 深度学习让计算机视觉任务的性能到达了一个前所未有的高度。但，复杂模型的同时，带来了高额的存储空间、计算资源消耗，使其很难落实到各个硬件平台。 为了解决这些问题，压缩模型以最大限度地减小模型对于计算空间和时间的消耗。 二、理论基础 必要性：目前主流的网络 ...
【深度学习】模型压缩
通常我们训练出的模型都比较大，将这些模型部署到例如手机、机器人等移动设备上时比较困难。模型压缩（model compression）可以将大模型压缩成小模型，压缩后的小模型也能得到和大模型接近甚至更好的性能。这篇文章总结了几种常用的模型压缩方法：网络裁剪（network pruning）、知识蒸馏 ...
模型转换、模型压缩、模型加速工具
一、场景需求解读 在现实场景中，我们经常会遇到这样一个问题，即某篇论文的结果很棒，但是作者提供的训练模型是使用pytorch训练的，而我自己却比较擅长用tensorflow，我想要使用该模型做一些其它的项目。那么很多人就会采取一种方式，去阅读别人的论文、理解别人的代码，然后使用自己熟悉的工具 ...
模型部署 TensorFlow Serving
github博客传送门 csdn博客传送门 整个部署的项目结构: 首先保存(keras或tensorflow)网络模型为.h5格式 有了模型.h5格式之后,导出模型为可以部署的结构: 执行完上述代码之后,没出错的情况下就会生成以下可以部署的文件 接着我们启动 ...