我一直在用Python构建一些深度学习模型，现在我希望能够向朋友和家人展示一些结果。
不幸的是（？），我的大多数朋友和家人都没有真正完成安装在创建这些网络时或多或少需要的任何高级框架的任务，所以我不能发送它们我目前状态下的脚本，并希望让它们运行。 但话说回来，我已经创造了网，只是使用成品的要求远远低于制作网。我们不需要高级图形编译器或GPU计算能力来进行演示和讲述。我们只需要进行一些矩阵乘法。
令人遗憾的是，“只是”是一个狡猾的词。我想要做的是将整个模型（连通性，功能和参数）转换为以例如表示的模型。常规Numpy（虽然不是标准库的一部分，但更容易安装，更容易与脚本可靠地捆绑）我找不到任何现成的解决方案来做到这一点。 （我觉得很难为搜索引擎挑选特定的关键词）。但在我看来，我不能成为第一个想要在较低规格的机器上使用现成的深度学习模型的人，这些机器由不一定花费数月时间学习如何设置参数的人操作。人工神经网络。 有没有既定的方法来转移模型，例如Theano到Numpy？
我不一定要求那些特定的库。重点是我想在创建阶段从支持GPU的框架转变为在使用阶段安装或捆绑的简单框架，以减轻或消除依赖关系为没有丰富技术经验的用户创建的阈值。