tf 函式庫與np 函式庫的轉換

2021-09-26 08:29:20 字數 746 閱讀 1955

前言:

在對演算法模型進行部署的時候,往往需要做一些工作。以xilinx開發板部署tf框架模型為例,首先需要對訓練好的ckpt模型進行freeze得到.pb模型,之後,對其進行量化、編譯生成elf檔案,然後在板卡上通過main.cc函式呼叫pb模型的輸入/輸出節點對網路模型進行計算,注意這裡的計算分為兩部分,其中模型的輸入資料前處理和輸出資料後處理的計算部分由板卡中的arm處理器進行計算,模型的卷積計算來自板卡中的高效能算力。

這裡主要針對演算法在後處理部分實現時,由於arm中不支援tf的大量依賴庫,只能依靠於numpy的資料庫進行測試。因此就有了對inference中的tf.函式庫轉為np.函式庫的需求。

案例:

1.tf.shape&np.shape

2.tf.reshape&np.reshape

3.tf.range&np.arange

4.tf.tile&np.tile

5.tf.concat&np.concatenate

6.tf.exp&np.exp

7.tf.sigmoid(x)&1/(1+np.exp(-x))

後記:

突然感覺np的確很np!

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