摘要:
一、前言 PyTorch模型的高性能部署问题,主要关注两个方面:高度优化的算子和高效运行计算图的架构和runtime。python有快速开发以及验证的优点,但是相比C++来说速度较慢而且比较费内存,一般高性能场景都是使用C++去部署,尽量避免使用python环境。 TensorRT为什么那么快,因为 阅读全文
公告
最新评论
- 1. Re:相位展开(phase unwrapping)算法研究与实践
博主,在matlab中的函数调用格式是什么样子的呢?直接传入二维的相位图出错了
- --albot
- 2. Re:相位展开(phase unwrapping)算法研究与实践
博主第一张图片的内容是出自哪本书呢
- --prosebe
- 3. Re:使用C++调用并部署pytorch模型
- @youngonly 好像是pytorch版本问题,修改下,生成就没问题了 using torchjitscript::Module; Module m = torchjitload(argv[1])...
- --文大葛
- 4. Re:【超分辨率】—图像超分辨率(Super-Resolution)技术研究
帮助非常大!谢谢楼主
- --Adas-xp
- 5. Re:使用C++调用并部署pytorch模型
- @lxt11 理论上来说是一定的,而且不是一点点...
- --青蛙Frog1228