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。