2017年底，Tensorflow 推出Lite版本，可实现移动端的快速运行，其中，一个很关键的问题，如何把现有分类模型(.pb) 转换为(.lite)模型呢？ 其实，步骤如下 1- 进入 Tensorflow 源码文件夹（以便bazel可以无需配置找打相应路径） 2- 转换可执行文件 bazel run --config=opt \ //tensorflow/contrib/lite/toco:toco -- \ --input_file=/tmp/mobilenet_v1_1.0_224_frozen.pb \ # 待转换模型路径 --output_file=/tmp/tflit

将图像从RGB空间转换到HSI空间 % 输入参数为rgb图像，输出变量为H、S、I及hsi

MagicDraw-M2M-变压器 将 MagicDraw 状态机模型转换为标准 MDT UML 实例的 Eclipse 插件 先决条件 Java 7 Eclipse Modeling 4.2 Juno 或更新版本 文本 2.5.3 EMF IncQuery 0.8 Eclipse 集成 MagicDraw 18.0.1 或更新版本 如何构建 下载 Eclipse MODELING (with EMF) 4.4（最好是 64 位版本） 安装 XText 2.5.3 -- 安装 EMF IncQuery 0.8 -- 下载并安装 MagicDraw 18.0.1 关闭Eclipse 运行 MagicDraw 并选择工具菜单/集成 选择Eclipse 单击集成/取消集成 指定新安装的Eclipse文件夹 单击 Integrate -- 启动Eclipse 将项目导入 Eclipse

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

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

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 =

mdx模型转换器导入MAX任意版本插件 适合大部分3DMAX使用·

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。

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。

Job转gltf和b3dms 工具 用于模型格式转换 cesium，添加