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> 受限于PaddlePaddle与TensorFlow部分OP上的实现差异,部分tensor参数(在TensorFlow中,这部分参数类型是tensor类型,但值保持不变)需要通过infer得到。因此模型转换过程中,同时也会加载tensorflow模型进行预测,消耗计算资源。在有GPU资源的的前提下,将`use_cuda`设为`True`有助于提升转换速度。 > 受限于PaddlePaddle与TensorFlow部分OP上的实现差异,部分tensor参数(在TensorFlow中,这部分参数类型是tensor类型,但值保持不变)需要通过infer得到。因此模型转换过程中,同时也会加载tensorflow模型进行预测,消耗计算资源。在有GPU资源的的前提下,将`use_cuda`设为`True`有助于提升转换速度。
4. 模型转换前后diff对比
> tensorflow2fluid仍在不断完善和测试中,用户转换完模型后,注意对比模型在转换前后的输出diff是否在可接受范围内。此外转换后的模型结构`mymodel.py`如存在构建失败,也可能是由于部分参数在特殊情况下未被考虑到,用户可以直接通过修改`mymodel.py`来解决。
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本目录下部分代码参考了MMdnn-Tensorflow,对此表示感谢! 本目录下部分代码参考了MMdnn-Tensorflow,对此表示感谢!
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