Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Импорт нейронных сетей с ONNX
Импорт нейронных сетей с ONNX
В этом видео рассказывается о важности проекта Open Neural Network Exchange (ONNX) для машинного обучения и его преимуществах при преобразовании моделей с помощью различных инструментов. Докладчик обсуждает проблемы загрузки моделей вручную или с использованием автоматизированных инструментов и то, как ONNX устраняет эту проблему с помощью своей вычислительной модели на основе графов. Докладчик также отмечает преимущества ONNX в ручном преобразовании сложных моделей и его совместимость с различными фреймворками. Видео затрагивает параметризованные сетевые модели, структуру ONNX и потенциальные проблемы, которые могут возникнуть при использовании проекта. Несмотря на эти проблемы, спикер считает, что ONNX будет процветать благодаря существенной поддержке со стороны различных компаний.
Импорт и экспорт нейронных сетей с помощью ONNX
Импорт и экспорт нейронных сетей с помощью ONNX
Видео демонстрирует использование ONNX в качестве кроссплатформенной спецификации и формата файла для моделей машинного обучения для обмена моделями между различными платформами нейронных сетей. Спикеры показывают, как импортировать и экспортировать нейронные сети с помощью ONNX через Mathematica и Keras, а также как проверять и импортировать метаданные, а также задавать метаданные при экспорте. Они также обсуждают экспорт и импорт моделей между Core ML, PyTorch и Wolfram Language, а также важность использования правильного смещения во время преобразования. Выступающие обсуждают будущее ONNX, в том числе расширение поддержки импорта и экспорта, улучшение сложных случаев для импортера и возможность экспорта в несколько версий набора операторов. Кроме того, спикер объясняет разницу между ONNX и MXNet и предоставляет информацию о том, как проверить, какие функции можно экспортировать в ONNX с помощью внутренних утилит.
Преобразование модели Tensorflow в формат ONNX — обнаружение эмоций человека
Преобразование модели Tensorflow в формат Onnx — обнаружение эмоций человека
В видео обсуждаются преимущества преобразования предварительно обученных моделей TensorFlow в формат ONNX, который обеспечивает общий формат для представления моделей машинного обучения, которые можно интерпретировать на разных аппаратных платформах с помощью среды выполнения ONNX. Преобразовывая модели, разработчики могут более эффективно запускать их в различных средах или более легко использовать их с другими практиками. Видео демонстрирует процесс преобразования моделей TensorFlow и Keras в формат ONNX с использованием инструментов и спецификаций, представленных в репозитории ONNX GitHub, и показывает, как формат ONNX оптимизирует модель и сокращает время выполнения прогнозов. Модель ONNX также превосходит модель TensorFlow для обнаружения человеческих эмоций на ЦП.
Как преобразовать практически любую модель PyTorch в ONNX и обслуживать ее с помощью flask
Как преобразовать практически любую модель PyTorch в ONNX и обслуживать ее с помощью flask
В видеоуроке показано, как преобразовать модель PyTorch в формат ONNX и обслуживать ее с помощью Flask. Ведущий начинает с импорта набора данных и определения модели с использованием параллельных данных, после чего загружает веса модели и экспортирует ее в ONNX. В видео показано, как создать конечную точку Flask для обслуживания модели ONNX с последующим преобразованием тензоров в массивы numpy и получением выходных данных из модели. Выступающий также применяет сигмовидную функцию к выходным данным модели, чтобы преобразовать их в вероятность от 0 до 1. Наконец, они переключают устройство на ЦП для справедливого сравнения и демонстрируют более быстрое время отклика API. В заключение видео отмечается, что существует множество способов оптимизировать модели ONNX для повышения производительности, и предлагается зрителям поделиться своими отзывами в разделе комментариев.
Как преобразовать модель PyTorch в Tensorflow | onnx.ai | Машинное обучение | Магия данных
Как преобразовать модель PyTorch в Tensorflow | onnx.ai | Машинное обучение | Магия данных
В этом видео ведущий демонстрирует, как использовать библиотеку Open Neural Network Exchange (ONNX) для преобразования модели PyTorch в модель TensorFlow. Подробно обсуждаются преимущества и использование библиотеки ONNX, а в качестве примера используется модель PyTorch, созданная для идентификации рукописных чисел. Показан процесс обучения модели и преобразования ее в формат ONNX перед ее загрузкой в TensorFlow для прогнозирования на образцах изображений. Полученная модель TensorFlow сохраняется в виде файла .pb, демонстрируя, как можно использовать библиотеку ONNX для преобразования любой модели PyTorch в TensorFlow.
Как преобразовать модель Tensorflow/модели tflite в ONNX
Как преобразовать модели Tensorflow/tflite в ONNX для импорта в единство
tf2onnx преобразует модели TensorFlow (tf-1.x или tf-2.x), tf.keras и tflite в ONNX через командную строку или Python API.
https://github.com/onnx/tensorflow-onnx
Преобразование модели Pytorch (pytorch lightning) в модель onnx с переменным размером пакета
Преобразование модели Pytorch (pytorch lightning) в модель ONNX с переменным размером пакета
В этом руководстве мы узнаем, как преобразовать модель Pytorch (pytorch Lightning) в модель ONNX с переменным/динамическим размером пакета.
Поддержка экспорта PyTorch в ONNX — Лара Хайдар, Microsoft
Поддержка экспорта PyTorch в ONNX — Лара Хайдар, Microsoft
Лара Хайдар из Microsoft объясняет преимущества функции экспорта моделей PyTorch ONNX, позволяющей перемещать модели из исследовательской в производственную и запускать на различном оборудовании. Она утверждает, что среда выполнения ONNX стала очень популярной, и сейчас ее используют миллионы устройств, что дает заметный прирост производительности. Кроме того, поддержка экспорта ONNX теперь включает в себя улучшения охвата моделей, оптимизацию производительности и поддержку бэкэнда, чтобы модели могли работать в разных версиях с разными бэкендами. Наконец, Лара призывает пользователей тестировать экспортированные модели и делиться отзывами для дальнейшего улучшения этой функции.
296 — Преобразование обученной модели keras в формат ONNX — Пример классификации изображений
296 — Преобразование обученной модели keras в формат ONNX — Пример классификации изображений
В видеоруководстве рассматривается процесс преобразования обученной Keras модели классификации изображений в формат ONNX для развертывания. Докладчик показывает, как создать модель с помощью Keras, скомпилировать ее и сохранить в виде файла H5 перед преобразованием в формат ONNX. Они предоставляют пошаговое руководство о том, как импортировать необходимые библиотеки для преобразования ONNX, как загрузить сохраненную модель H5 и как преобразовать ее в формат ONNX с помощью одной строки кода. Затем докладчик демонстрирует, как использовать полученную модель ONNX в сеансе среды выполнения ONNX, показывает, как прогнозировать классы в примере классификации изображений с использованием ONNX, и сравнивает вероятности прогнозов с использованием ONNX и Keras. Докладчик подчеркивает эффективность и преимущества использования ONNX для развертывания и отмечает простоту преобразования существующего HDF-файла в ONNX.
297 — Преобразование обученной модели keras в формат ONNX — семантическая сегментация
297 — Преобразование обученной модели keras в формат ONNX — семантическая сегментация
В этом видео основное внимание уделяется преобразованию модели, обученной keras, в формат ONNX для семантической сегментации изображений митохондрий, полученных с помощью электронной микроскопии. Докладчик подробно описывает, как обрезать и загружать изображения, использовать методы увеличения данных, определять генераторы для обучения и проверки, обучать и сохранять модель. В видео также рассказывается о преобразовании модели в формат ONNX с использованием библиотеки tf2onnx.convert и использовании модели ONNX для прогнозирования. Ведущий рассказывает о передовых методах обучения и преобразования и предоставляет ссылки на свои предыдущие видеоролики о сегментации нескольких классов. Учебное пособие завершается тем, что ведущий заявляет, что это конец серии ONNX, и в следующем видео они сосредоточатся на других темах.