Есть ли способ преобразовать формат данных файла .pb из NCHW в NHWC?

03.02.2020Рубрика: ВопросыАвтор: admin

У меня есть модель CNN, которая была обучена в Pytorch на основе формата данных N (пакет) x C (канал) x H (высота) x W (ширина). Я сохранил предварительно обученную модель как model.pth. После этого я преобразовал предварительно обученную модель из model.pth -> model.onnx с помощью существующей функции:

torch.onnx.export(model, dummy_input, "model.onnx")

Затем я преобразовал этот model.onnx -> model.pb с помощью модуля ниже:

import onnx
from onnx_tf.backend import prepare 

model_onnx = onnx.load('model.onnx')
tf_rep = prepare(model_onnx)
tf_rep.export_graph('model.pb')

Проблема в том, что я хочу использовать этот model.pb на устройстве с ЦП, которому требуется формат данных NHWC. Однако моя модель основана на формате данных NCHW. Есть ли какой-либо метод, который может преобразовать формат данных этого model.pb из NCHW в NHWC?

Уточните свой вопрос, см. Как задать вопрос и предоставьте минимальный воспроизводимый пример. — person MY C schedule 04.02.2020

Извини за это. Я обновил свой вопрос. Это лучше? Спасибо:) — person MY C schedule 04.02.2020

Post Views: 83

См. также: Vue - переходная группа не работает с разными типами компонентов

2 conv-neural-network pre-trained-model python-3.x pytorch tensorflow

Комментарии: 2

MY C 04.02.2020 в 00:00
Можете ли вы просто транспонировать входные тензоры? например input.transpose(1,2).transpose(2,3)?
```
>>> torch.randn( (3,3,3,3), names=['n','c','h','w']).transpose(1,2).transpose(2,3).names
('n', 'h', 'w', 'c')
```
Привет, вы имеете в виду перед тренировкой в Pytorch? Спасибо за ответ, любые советы помогают! — person MY C; 04.02.2020

да … на любых входах, будь то данные обучения и данные оценки. Любые входы несовместимых размеров. — person MY C; 05.02.2020

Разве torch.nn не использует только канал сначала в качестве формата данных, то есть в данном случае NCHW? Пожалуйста, поправьте меня, если я ошибаюсь. Спасибо. — person MY C; 05.02.2020

Да это правильно. Ваши входные данные можно преобразовать, но я не уверен, какую модель вы пытаетесь запустить. Вы можете следить за работой по последнему каналу поддержки здесь: github.com/pytorch/pytorch/issues/28619 < / а> — person MY C; 09.02.2020

Я использую индивидуальную модель. Я постараюсь следить за упомянутой вами проблемой github. Спасибо, что снова помогли. — person MY C; 11.02.2020
Ответить
MY C 19.08.2020 в 00:00
Короткий ответ, вы попали в сложную ситуацию.

Длинный ответ, это сложно, но возможно. Проблема усложняется тем, что ваш график уже обучен. Это неэффективно, но проще преобразовать NCHW- ›NHWC при создании графа обучения. См. Аналогичный ответ здесь и здесь.

Теперь к вашему ответу вам придется перегрузить оператор conv2D пользовательским оператором свертки. Вот псевдокод для начала.
```
   tensor Conv2D(X, W, B) {
     int perm[] = {0, 3, 1, 2};
     X = transposeTensor(X, perm);
     W = transposeTensor(W, perm);
     Y = Conv2D_orig(X, W, B, ...) ;
     perm = {0, 2, 3, 1};
     return transposeTensor(Y, perm);
   }
```
Ответить

Добавить комментарий