深度学习模型转换器：针对不同深度学习框架软件的深度学习模型的转换器转换
2021-11-29 17:49:45
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tf2onnx-将TensorFlow模型转换为ONNX。
构建类型
操作系统
Python
张量流
Onnx Opset
状态
单元测试-基本
Linux，MacOS * ，Windows *
3.6、3.7、3.8
1.12-1.15、2.1-2.4
7-13
单元测试-完整
Linux，MacOS，Windows
3.6、3.7、3.8
1.12-1.15、2.1-2.4
7-13
支持的版本
ONNX
tensorflow-onnx将使用系统上安装的ONNX版本，如果未找到，则安装最新的ONNX版本。
我们支持ONNX opset-6至opset-13。 默认情况
2021-11-25 16:35:31
17.6MB
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将火炬转换为pytorch
将割炬t7模型转换为pytorch模型和源。
兑换
python convert_torch.py -m vgg16.t7
将创建两个文件vgg16.py vgg16.pth
例子
import vgg16
model = vgg16 . vgg16
model . load_state_dict ( torch . load ( 'vgg16.pth' ))
model . eval ()
...
已验证
该表中的所有模型都可以转换，并且结果已经得到验证。
网络
下载
亚历克斯网
盗梦空间-V1
VGG-16
VGG-19
ResNet-18
ResNet-200
ResNeXt-50（32x4d）
ResNeXt-101（32x4d）
ResNeXt-101（64x4d）
DenseNet-264（k = 32）
DenseNet-264（k =
2021-11-08 15:29:19
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本教程提供了将所构造的TensorFlow深度学习模型，转化为caffe模型的代码与详解。
先构建TensorFlow模型，然后调pywrap_tensorflow将读入的TensorFlow模型，转换为caffe模型。
主要是构建网络，然后生成网络的checkpoint，最后转换成caffe所定义的结构。
代码与教程为主。
2021-10-15 10:00:12
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Darknet2ncnn - 实现将 darknet 模型转换为ncnn模型，从而可以在移动设备上快速部署 darknet 模型。
2021-10-02 22:39:01
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本人07年写的快速成型机stl2cli三维模型转换程序，通过国际标准三维模型文件stl(ast)导入，分步骤处理，先对数据导入分层，求轮廓线，求填充线，导出cli欧洲标准3D模型，供快速成型机处理生成模型。
现将此版本含三维图像动态演示源码上传，代码里包含一个半球ast模型，由于鼠标和维纳斯头像模型数据较大，无法上传，需要的可联系我softlxf@163.com
使用方法很简单，菜单功能都可以通过下面按钮实现，首先设置好参数后，通过按钮【STL文件】打开ast模型文件，执行【模型分层】和【生产CLI】后，通过【选择模型】动态演示需要的模型，或使用其它按钮设置模型状态
2021-09-26 20:45:47
1.24MB
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将powerDesigner的概念模型转换成物理模型,生成sql文件导入数据库.
2021-09-18 16:09:37
427KB
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