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PyTorch从训练到移动部署的典型工作流程以及可选模型优化步骤

PyTorch Mobile通过允许从培训到部署的无缝过程,完全停留在PyTorch生态系统内,从而消除了这些摩擦表面。它提供了端到端工作流,简化了移动设备的研究和生产环境。PyTorch Mobile:目前正处于测试阶段。从训练到移动部署的典型工作流程以及可选模型优化步骤如下图所示:...

#人工智能#深度学习
[数据处理] 3. 数据集读取

PyTorch中数据读取的基本概念是`Dataset`和`DataLoader`。`Dataset`是一个抽象类,用于表示数据集。它包含了数据集的长度、索引、数据获取等方法。`DataLoader`是一个类,用于将数据集按批次加载到模型中。它包含了数据读取、数据转换、数据打乱等方法。

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#python#神经网络#计算机视觉 +2
[模型优化] 3. 模型压缩

本文介绍了深度学习模型压缩的几种关键技术,包括权重剪枝、知识蒸馏和量化。

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#python#视觉检测#神经网络 +2
pip install --user

pip install --userpip install --help--userInstall to the Python user install directory foryour platform. Typically ~/.local/, or%APPDATA%\Python on Windows. (See the Pyt

#python#pip
使用TensorRT加速深度学习推理

使用TensorRT加速深度学习推理官方链接知乎前言简单的TensorRT示例将预先训练的图像分割PyTorch模型转换为ONNX官方链接入门博客开发者指南代码示例github预训练模型知乎高性能深度学习支持引擎实战——TensorRTTensorRT部署深度学习模型深度学习算法优化系列十七 | TensorRT介绍,安装及如何使用?前言NVIDIA TensorRT是用于深度学习推理的SDK。T

#深度学习#神经网络#tensorflow +2
[模型优化] 2. 模型量化

本文详细介绍了深度学习模型量化的相关技术,包括定点量化、动态量化、静态量化、量化感知训练和混合精度量化等方法。

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#深度学习#计算机视觉#人工智能 +2
[模型部署] 1. 模型导出

本文详细介绍了如何将深度学习模型导出为不同部署格式,包括ONNX、TorchScript等,并对比了各种格式的优缺点及适用场景。

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#python#视觉检测#神经网络 +2
[数据处理] 6. 数据可视化

数据可视化不仅是数据分析的辅助工具,也是深度学习建模与优化的核心环节之一。

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#信息可视化#深度学习#人工智能 +3
[预备知识] 2. PyTorch基本操作

本章节介绍PyTorch的基本操作,包括张量创建、数学运算和常用函数的使用方法。

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#pytorch#人工智能#python
[模型部署] 1. 模型导出

本文详细介绍了如何将深度学习模型导出为不同部署格式,包括ONNX、TorchScript等,并对比了各种格式的优缺点及适用场景。

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#python#视觉检测#神经网络 +2
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