pytorch模型转caffe

caffe、tf、pytorch等框架随便选一个，按照官方的部署教程，老老实实用C++部署，例如pytorch模型用工具导到libtorch下跑（官方有教程，很简单）这种还是没有脱离框架，有很多为训练方便保留的特性没有去除，性能并不是最优的；...

[企业回答] 

keep_initializers_as_inputs 这个参数是False的情况下，在Caffe2中报错：IndexError: _Map_base::at. 参考 https://github.com/onnx/onnx/issues/2458 问题比较复杂。貌似tensorflow也有类似问题。导出时添加参数do_constan...

与TensorFlow和PyTorch相比，Caffe更加轻量级和易于使用，特别适合图像分类和识别任务。由于其高效的性能和可扩展性，Caffe已经被广泛应用于学术界和工业界。

链接中的文章(https://github.com/jekbradbury/examples/tree/spinn/snli)详细介绍了一个递归神经网络的 PyTorch 实现,它具有一个循环跟踪器(recurrent tracker)和 TreeLSTM 节点,也称为 SPINN——SPINN 是深度学习模型用于自然语言处理的...

相同点就是，都是把网络的权重参数转从float32转换为int8；不同点是，需要把训练集或者和训练集分布类似的数据喂给模型（注意没有反向传播），然后通过每个op输入的分布特点来计算activation的量化参数（scale和zp）——称之...

  从数据处理到模型建立再到模型训练，都有一系列的参数可以调整，这些都可能是影响最终结果的因素。  数据增强虽然实际上是在数据预处理过程中实现的，但是作为提高准确率的重要方法，还是把它...

隐藏层是在多层感知机中引入的,并且一般要在隐藏层中使用ReLU函数作为激活函数,否则,虽然引入隐藏层,仍然等价于一个单层神经网络.下面是一种激活函数ReLU(见图),它只保留正数元素,负数元素清零.

NPU部分的峰值算力高达3.0TOPs，支持INT8/INT16/FP16混合运算，最大程度兼顾性能、功耗、运算精度，并支持TensorFlow/MXNet/PyTorch/Caffe等一系列框架的网络模型转换，兼容性强。基于RK1808，可实现语音唤醒、语音识别、人脸...

语音和多媒体领域的大规模工业应用。雅虎还将Caffe与Apache Spark集成在一起，创建了一个分布式深度学习框架CaffeOnSpark。2017年4月，Facebook发布Caffe2，加入了递归神经网络等新功能。2018年3月底，Caffe2并入PyTorch。

其中，TensorFlow是由Google开发的深度学习框架，可以在多个平台上运行；PyTorch是由Facebook开发的深度学习框架，具有动态图的特点，适用于科研领域；Caffe是由加州大学伯克利分校开发的深度学习框架，具有高效性和易用性的特点；Th...