pytorch模型如何轉(zhuǎn)成torch7模型？將torch 7模型轉(zhuǎn)換為torch模型和震源。GitHub地址clarwin/convert torch to上面的代碼將創(chuàng)建兩個文件并示例：verify

pytorch模型如何轉(zhuǎn)成torch7模型？

將torch 7模型轉(zhuǎn)換為torch模型和震源。GitHub地址clarwin/convert torch to上面的代碼將創(chuàng)建兩個文件并

示例：

verify

表中的所有模型都可以轉(zhuǎn)換，并且結(jié)果已經(jīng)過驗(yàn)證。

網(wǎng)絡(luò)下載地址：alexnetcnn benchmarks perception-v1cnn-benchmarks vgg-16cnn-benchmarks vgg-19cnn-benchmarks resnet-18cnn-benchmarks resnet-200cnn-benchmarks resnext-50（32x4d）resnext-101（32x4d）resnext-101（64x4d）resnextdensennet-264（k=32）densenetensenet-264（k=48）densenet

如果您想構(gòu)建和測試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用少量代碼盡可能快地建立網(wǎng)絡(luò)，keras是最快的，而且順序API和模型都非常強(qiáng)大。而且keras的設(shè)計(jì)非常人性化。以數(shù)據(jù)輸入和輸出為例，與keras的簡單操作相比，tensorflow編譯碼的構(gòu)造過程非常復(fù)雜（尤其對于初學(xué)者來說，大量的記憶過程非常痛苦）。此外，keras將模塊化作為設(shè)計(jì)原則之一，用戶可以根據(jù)自己的需求進(jìn)行組合。如果你只是想快速建立通用模型來實(shí)現(xiàn)你的想法，keras可以是第一選擇。

但是，包裝后，keras將變得非常不靈活，其速度相對較慢。如果高度包裝，上述缺點(diǎn)將更加明顯。除了一些對速度要求較低的工業(yè)應(yīng)用外，由于tensorflow的速度較高，因此會選擇tensorflow

如果您在驗(yàn)證您的想法時，想定義損失函數(shù)而不是使用現(xiàn)有的設(shè)置，與keras相比，tensorflow提供了更大的個性空間。此外，對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制程度將在很大程度上決定對網(wǎng)絡(luò)的理解和優(yōu)化，而keras提供的權(quán)限很少。相反，tensorflow提供了更多的控制權(quán)，比如是否訓(xùn)練其中一個變量、操作梯度（以獲得訓(xùn)練進(jìn)度）等等。

盡管它們都提供了深度學(xué)習(xí)模型通常需要的功能，但如果用戶仍然追求一些高階功能選擇，例如研究特殊類型的模型，則需要tensorflow。例如，如果您想加快計(jì)算速度，可以使用tensorflow的thread函數(shù)來實(shí)現(xiàn)與多個線程的相同會話。此外，它還提供了調(diào)試器功能，有助于推斷錯誤和加快操作速度。

Keras還是TensorFlow，程序員該如何選擇深度學(xué)習(xí)框架？

Ncnn是第一個針對移動終端的推理框架：

騰訊/Ncnn有第三方工具支持python的模型轉(zhuǎn)換，或者說python到onnx的模型轉(zhuǎn)換，Ncnn也支持onnx的模型轉(zhuǎn)換。

那么，阿里巴巴新的開源MNN也可以嘗試：

阿里巴巴/MNN目前只支持tensorflow、cafe和onnx的轉(zhuǎn)換，但是可以從Python轉(zhuǎn)換到onnx。MNN目前支持版本3，這有點(diǎn)舊。

我只玩了上面兩個畫面。對于其他框架，您可以在框架下面的鏈接中找到推理，其中列出了許多移動推理框架：

EMDL/awesomeemdl

深度學(xué)習(xí)的預(yù)測模型有哪些？

Python是目前非常流行的深度學(xué)習(xí)框架。如果您想學(xué)習(xí)它，最好先學(xué)習(xí)一些python編程基礎(chǔ)知識，因?yàn)楹芏嗍褂胮ython的代碼都是用python開發(fā)的。學(xué)習(xí)了一些Python奠定了良好的基礎(chǔ)，它將幫助你理解和學(xué)習(xí)Python，比如建造房子，有必要打下良好的基礎(chǔ)。

網(wǎng)上有很多關(guān)于Python的免費(fèi)教程。在今天的文章中，我寫了一篇關(guān)于學(xué)習(xí)python的文章。在理解了python的一些基本語法之后，我可以編寫和運(yùn)行一些簡單的python程序，然后我就可以開始學(xué)習(xí)python了。在其官方網(wǎng)站上有一個學(xué)習(xí)教程供參考：http:http:www.python.com//pytorch.org/教程/