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努力的孔子
2022年8月20日
深度学习 之 模型部署【4】-libtorch入门 - pytorch部署torchscript 以及 c++ libtorch 调用 pytorch 模型
摘要: pytorch 部署 torchscript from torchvision.models import resnet34 import torch.nn.functional as F import torch.nn as nn import torch import cv2 #读取一张图片,并
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posted @ 2022-08-20 15:53 努力的孔子
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深度学习 之 模型部署【3】-ONNX 入门
摘要: ONNX 简介 开放神经网络交换,Open Neural Network Exchange,是一套表示 网络模型 的开放格式,由微软和FaceBook在2017年推出; 通过几年的快速发展,大有一统整个 AI 模型(ml、dl)的交换标准; ONNX 定义了一组与 环境和平台 无关的标准格式,使得
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posted @ 2022-08-20 15:46 努力的孔子
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深度学习 之 模型部署【2】-TensorRT 入门
摘要: TensorRT 简介 TensorRT 是 英伟达公司 根据自己的 硬件设备 面向 AI工作者 推出的 一种 模型部署方案; 同时 可以对网络进行 压缩、优化,它通过 combines layers、kernel 优化选择,以及根据指定精度执行归一化和转换成最优的 matrix math 方法,改
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posted @ 2022-08-20 14:23 努力的孔子
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深度学习 之 模型部署【1】-基础入门
摘要: 深度学习整个 使用流程 深度学习不仅包括 模型训练过程; 对训练好 的模型,通常需要进行一些 优化和加速,如 网络层合并、量化、剪枝 等,得到 精简的 推理引擎,然后部署上线; 通常我们把 模型优化和推理框架 合称为 推理引擎; 模型部署平台 大致可分为两种: 云端:大模型,精度要求高,可接受一定延
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posted @ 2022-08-20 11:14 努力的孔子
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