python的易上手和pytorch的动态图特性,使得pytorch在学术研究中越来越受欢迎,但在生产环境,碍于python的GIL等特性,可能达不到高并发.低延迟的要求,存在需要用c++接口的情况.除了将模型导出为ONNX外,pytorch1.0给出了新的解决方案:pytorch 训练模型 - 通过torch script中间脚本保存模型 -- C++加载模型.最近工作需要尝试做了转换,总结一下步骤和遇到的坑. 用torch script把torch模型转成c++接口可读的模型有两种方式:tr

mysql workbench的特长是创建表结构的,然后在结构图中,圈圈点点,很容易就利用可视化方式把数据库建好,然后再导入到数据库服务器中,这种办法很效率.但是有时我们有一个需求,事先没有建表结构模型,而是利用别的数据库软件建的数据库,并且我们还想利用workbench的表结构模型在上面修改,此时,如何所已有的数据库导出为模型表结构就是焦点了! 可以这样: 如何导入数据库呢 有很多人找不到升级后的workbench中浏览数据功能,就以为它没有,是大错特错的,下图就是 下面是写sql语句 导入数

原文:利用PowerDesigner逆向工程导出PDM模型及生成文档 最近需要对老项目进行重构优化,由于项目都是好几年前的,相关设计资料很不全,最基本的数据库设计文档都没有,只能利用PowerDesigner逆向工程导出PDM模型及生成word文档:以下简单介绍导出模型操作步骤(以下演示操作是从SQL Server中导出) 第一步:  先打开 PowerDesigner 点击右上角文件按钮 第二步点击建立新模型,弹出new model对话框-点击physical Data Model 建立模型

本教程已更新为可与PyTorch 1.2一起使用 顾名思义,PyTorch的主要接口是Python编程语言.尽管Python是合适于许多需要动态性和易于迭代的场景,并且是首选的语言,但同样的,在 许多情况下,Python的这些属性恰恰是不利的.后者通常适用的一种环境是要求生产-低延迟和严格部署.对于生产场景,即使只将C 绑定到Java, Rust或Go之类的另一种语言中,它也是经常选择的语言.以下各段将概述PyTorch提供的从现有Python模型到可以完全从C 加载和执行的序 列化表示形式的路

需要做点什么 方便广大烟酒生研究生.人工智障炼丹师算法工程师快速使用keras,所以特写此文章,默认使用者已有基本的深度学习概念.数据集概念. 系统环境 python 3.7.4 tensorflow 2.6.0 keras 2.6.0 onnx 1.9.0 onnxruntime-gpu 1.9.0 tf2onnx 1.9.3 数据准备 MNIST数据集csv文件是一个42000x785的矩阵 42000表示有42000张图片 785中第一列是图片的类别(0,1,2,..,9),第二列到最后一

需要做点什么 方便广大烟酒生研究生.人工智障炼丹师算法工程师快速使用百度PaddelPaddle,所以特写此文章,默认使用者已有基本的深度学习概念.数据集概念. 系统环境 python 3.7.4 paddlepaddle-gpu 2.2.2 paddle2onnx 0.9.1 onnx 1.9.0 onnxruntime-gpu 1.9.0 数据准备 MNIST数据集csv文件是一个42000x785的矩阵 42000表示有42000张图片 785中第一列是图片的类别(0,1,2,..,9),

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链接:https://blog.csdn.net/thriving_fcl/article/details/75213361 saved_model模块主要用于TensorFlow Serving.TF Serving是一个将训练好的模型部署至生产环境的系统,主要的优点在于可以保持Server端与API不变的情况下,部署新的算法或进行试验,同时还有很高的性能. 保持Server端与API不变有什么好处呢?有很多好处,我只从我体会的一个方面举例子说明一下,比如我们需要部署一个文本分类模型,那么输入

2.4版本号的Blender API和2.5以上版本号的API有非常大的不同,这里仅仅是提供了思路和2.4版本号的导出方案. 先提供一个脚本,这个是由Blender调用的.用于转换Ogre的Mesh文件的脚本 import Blender import bpy import sys import os,glob sys.path.append(r"D:\Program Files\blender-2.49b-windows\.blender\scripts\torchlight");

通用类: public enum DataTypeEnum { Int = , Float = , Double = , String = , DateTime = , Date = } public class ExportFieldInfo { /// <summary> /// 字段名,用于反射获取值 /// </summary> public string FieldName { get; set; } /// <summary> /// 中文名,用于导出标题

生产与学术 写于 2019-01-08 的旧文, 当时是针对一个比赛的探索. 觉得可能对其他人有用, 就放出来分享一下 生产与学术, 真实的对立... 这是我这两天对pytorch深度学习->android实际使用的这个流程的一个切身感受. 说句实在的, 对于模型转换的探索, 算是我这两天最大的收获了... 全部浓缩在了这里: https://github.com/lartpang/DHSNet-PyTorch/blob/master/converter.ipynb 鉴于github加载ipyn

3ds Max做好动画模型 导出选项:包含-动画-附加选项-勾选使用场景名(这样动画名就是场景名)高级选项-单位-勾选自动(否则导出的模型很小) 导出文件名假设a.fbx使用osgconv工具旋转坐标轴,因为FBX的坐标轴和OSG坐标轴X相差一个90度 osgconv a.fbx -o 90-1,0,0 a_new.osgb --use-world-frame 这里一定注意转换后的文件格式不要再使用fbx,要使用osgb(ive也不行),因为fbx的写插件有问题,动画写不进去 然后加载动画的时候

不论unity是否运行,到处其中的模型方法: 1.如下图建立相关文件目录,并建立如下脚本 2.脚本代码 using UnityEngine; using UnityEditor; using System.Collections; using System.IO; using System.Text; public class ObjExporterScript { ; public static void Start() { StartIndex = ; } public static voi

1.启动PowerDesigner2.菜单:File->ReverseEngineer->Database出来NewPhysicalDataModel对话框,DBMS选择ORACLEVersion10g选项,其他可以选择默认值 点击“确定”按钮,弹出DatabaseReverseEngineeringOptions对话框: 2.在此我们选择Usingadatasource,点击数据源按钮弹出ConnectiontoaDataSource对话框,DataSource栏选中第三个Connectio

评论区发现的建议,最近没空测试,先贴这 还有好多人说找不到插件的 https://pan.baidu.com/s/1Q5g0... 密码:b43e . 应该是他们现在只是维护blender,只有这个的插件,不如改用blender? 在自己做的一个小玩意中,发现要从3dMax中导出js文件供给threeJS使用,真是太多坑了!所以打算详细记录一下方法,好像开发会3dMax的比较少,但是至少可以帮助开发与美工更好的沟通与交流.在文末,我会附上一个可加载的js模型,方便学习~ 导出文件类型选型 在<T

TorchScript神经网络集成技术 create_torchscript_neuropod 将TorchScript模型打包为neuropod包. create_torchscript_neuropod( neuropod_path, model_name, input_spec, output_spec, module = None, module_path = None, input_tensor_device = None, default_input_tensor_device =

NVIDIA GPUs上深度学习推荐模型的优化 Optimizing the Deep Learning Recommendation Model on NVIDIA GPUs 推荐系统帮助人在成倍增长的选项中找到想要的东西.是在许多在线平台上推动用户参与的关键组件. 随着工业数据集规模的迅速增长,利用大量训练数据的深度学习推荐模型(deep learning,DL)已经开始显示出其相对于传统方法的优势.现有的基于DL的推荐系统模型包括广度和深度模型.深度学习推荐模型(DLRM).神经协同滤波(

第一篇--什么是torch.fx 今天聊一下比较重要的torch.fx,也趁着这次机会把之前的torch.fx笔记整理下,笔记大概拆成三份,分别对应三篇: 什么是torch.fx 基于torch.fx做量化 基于torch.fx量化部署到TensorRT 本文对应第一篇,主要介绍torch.fx和基本使用方法.废话不多说,直接开始吧! 什么是Torch.FX torch.fx是Pytorch 1.8出来的一套工具或者说一个库,是做python-to-python code transformat

使用3dmax将模型导成obj格式的时候,可以导出材质或者不导出. 1.如果不导出,则按下图不勾选导出材质和创建材质库选项.这样生成的obj是可以直接再blend或者vs中打开的. 2.如果导出,不仅需要勾选导出材质和创建材质库,还需要点一下材质导出,再跳出的对话框中选择使用材质路径,不然导出的模型是无法在blend或者vs中打开的. 3.vs读取3d模型的类,这个类是网上找的别人的,并且只能读取obj格式的,优点是可以直接读取obj并加载到xmal中.缺点是只有调用这个类才能才能加载到界面中,

之前写了一个模型导出Excel通用类,但是在实际应用中,可能不是直接导出模型,而是通过Linq查询后获取到最终结果再导出 通用类: public enum DataTypeEnum { Int = , Float = , Double = , String = , DateTime = , Date = } public class ExportFieldInfo { /// <summary> /// 字段名,用于反射获取值 /// </summary> public strin

原地址:http://hi.baidu.com/phpstyle/item/c167a4c0694670b10d0a7b87 关于用Max导出Unity3D使用的FBX文件流程注解(转载) (2011-08-31 00:01:55)标签: unity3d 游戏 u3d基础分类: unity3d(转载)基础应用技术 从max导出FBX到Unity,以下环节需要特别注意.1,单位设置   很多人在建模,动画的时候,默认的max system unit是设置的inch,建议修改成metres或者cen