MMdnnで、tf.kerasのVGG16をONNX変換し、Neural Network Consoleへインポート。課題あり。 - SE_BOKUのまとめノート的ブログ
ONNXのような共通フォーマットのメリットを、現実的に享受することを考えると、「どこかの処理系で「学習済」のモデルをONNX形式を介して、自分の処理系にとりこんでファインチューニング」ができるかどうか？が大きいです。 現時点でどこまで可能になっているのか？ それを試してみたのが、今回のテーマです。 結論から書いておきます 技術は日進月歩です。 以下は、2019年2月終了時点の記事ということを念頭に読んでくださいね。 さて。 今回やってみたのは以下の２つです。 tf.kerasの学習済VGG16モデルをONNX形式ファイルに変換する 新規に作成したシンプルなkerasモデルをONNX形式ファイルに変換する 上記のONNXファイルをNeural Network Consoleにインポートする 試した（2019/02/16）バージョンは。 Tensorflow 1.12 ／ Neural Net
PyTorch, ONNX, Caffe, OpenVINO (NCHW) のモデルをTensorflow / TensorflowLite (NHWC) へお手軽に変換する - Qiita
PyTorch, ONNX, Caffe, OpenVINO (NCHW) のモデルをTensorflow / TensorflowLite (NHWC) へお手軽に変換するDeepLearningCaffeTensorFlowPyTorchONNX 日本語 English 1. はじめに いつも左中間を狙うようなプチニッチなふざけた記事ばかりを量産しています。 この記事の手順を実施すると、 最終的に PyTorch製 高精度Semantic Segmentation の U^2-Net を TensorFlow Lite へ変換することができます。 下図のような感じです。 TensorFlow めちゃくちゃ扱いにくいです。 日々公開される最新のとても面白いモデルは軒並みPyTorch実装ですし、なんでTensorFlowで実装してくれないんだ！！ と、常日頃思っています。 論文のベンチマ
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Yolov3 to Tensorrt : Custom Plugins for tf-keras Lambda Layers
