[发明专利]一种多神经网络框架间的快速模型验证方法在审
| 申请号： | 201910751846.1 | 申请日： | 2019-08-15 |
| 公开（公告）号： | CN110674923A | 公开（公告）日： | 2020-01-10 |
| 发明（设计）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 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/063;G06N3/08 |
| 代理公司： | 37219 济南金迪知识产权代理有限公司 | 代理人： | 王楠 |
| 地址： | 250101 山东省济南市历下区新*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 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。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络模型 神经网络 验证 计算机视觉技术 研发和应用 调试难度 环境搭建 快速模型 文件转换 转换工具 调试 转换 应用 开发 | ||
【主权项】：
1.一种多神经网络框架间的快速模型验证方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤:/n(1)搭建pytorch框架环境，导入torch库、torch.nn库；/n(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；/n(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；/n(4)搭建caffe框架环境，并验证转换后的文件是否正常运行；/n(5)验证该模型在实际应用中的可行性，将模型写入需要使用该模型的产品中，观察是否能输出规定输出的文件，测试该产品是否能正常工作。/n
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