Pytorch转变Caffe再转变om模型转换流程是怎样的

1.Pytorch 模型转变 Caffe 模型

Pytorch 和 Caffe 是两种不同的深度学习框架，它们之间的模型转换可以帮助我们更好地使用深度学习技术来解决问题。Pytorch 模型转换 Caffe 模型的步骤如下：

1. 首先，将 Pytorch 模型转换为 onnx 模型。Pytorch 模型可以通过 torch.onnx.export() 函数转换为 onnx 模型，该函数需要输入模型、输入数据和模型输出名称。

torch.onnx.export(model, input_data, output_name)

2. 然后，将 onnx 模型转换为 Caffe 模型。可以使用 onnx-caffe 来实现 onnx 模型转换为 Caffe 模型，它可以将 onnx 模型转换为 Caffe 模型，并将转换后的模型存储为 prototxt 文件和 caffemodel 文件。

onnx2caffe --input model.onnx --output model.prototxt --caffemodel model.caffemodel

2.Caffe 模型转变 OM 模型

Caffe 模型转变 OM 模型的步骤如下：

1. 首先，将 Caffe 模型转换为 Tensorflow 模型。可以使用 caffe-tensorflow 工具将 Caffe 模型转换为 Tensorflow 模型，该工具可以将 Caffe 模型转换为 Tensorflow 模型，并将转换后的模型存储为 pb 文件。

caffe-tensorflow --prototxt model.prototxt --caffemodel model.caffemodel --output model.pb

2. 然后，将 Tensorflow 模型转换为 OM 模型。可以使用 Tensorflow-OM 工具将 Tensorflow 模型转换为 OM 模型，该工具可以将 Tensorflow 模型转换为 OM 模型，并将转换后的模型存储为 om 文件。

tensorflow-om --input model.pb --output model.om

3. 总结

Pytorch 模型转变 Caffe 模型再转变 OM 模型的整个流程是：Pytorch 模型 ->onnx 模型 ->Caffe 模型 ->Tensorflow 模型 ->OM 模型。在转换过程中，需要使用 onnx-caffe、caffe-tensorflow 和 tensorflow-om 工具来完成模型的转换。