深度學習模型轉換

前言 當用戶基於各種原因學習並使用了一種框架的時候，常常會發現應用或者再訓練的場景改變了，比如用戶用 Caffe 訓練好了一個圖像識別的模型，但是生產環境是使用 TensorFlow 做預測。再比如某機構主要以TensorFlow作爲基礎的深度學習開發框架，現在有一個深度算法項目，需要將其部署在移動設備上，並希望使用速度較優的ncnn前向框架，以觀測變現等等。傳統地我們可能需要用tf重寫Caffe

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