一种多神经网络框架间的快速模型验证方法
基本信息
| 申请号 | CN201910751846.1 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN110674923A | 公开（公告）日 | 2020-01-10 |
| 申请公布号 | CN110674923A | 申请公布日 | 2020-01-10 |
| 分类号 | G06N3/04（2006.01）; G06N3/063（2006.01）; G06N3/08（2006.01） | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 朱顺意; 范继辉; 巩志远; 褚国建; 陈建学; 张松; 杜来民; 邓国超; 白玥寅; 周雨晨 | 申请（专利权）人 | 山东领能电子科技有限公司 |
| 代理机构 | 济南金迪知识产权代理有限公司 | 代理人 | 山东领能电子科技有限公司 |
| 地址 | 250101 山东省济南市历下区新泺大街1166号奥盛大厦3号楼15层1505房间 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种多神经网络框架间的快速模型验证方法，属于计算机视觉技术领域，所述方法包括以下步骤:(1)搭建pytorch框架环境，导入torch、torch.nn库。(2)基于pytorch框架环境搭建神经网络模型并进行调试，生成格式为.pth的文件。(3)使用torch与caffe间的转换工具，将格式为.pth的文件转换为格式为.caffemodel及prototxt的caffe框架下的文件。(4)搭建caffe框架环境，并验证转换后的文件是否正常运行。(5)验证该模型在实际应用中的可行性。本发明降低了神经网络的开发与调试难度，有效缩短了神经网络模型的研发和应用周期。 |
