所有的深度学习环境安装指南到这里就结束了，希望能解决你面临的环境配置难题。关于实践项目，可以结合阿里天池的学习赛进行动手实践。

Python作为动态语言一般是以源码方式进行部署的，这就意味着他人在部署机器上可以直接获取项目代码，可能给作者带来不必要的损失和风险，这就需要对代码进行加密或混淆。总体来说1和2的方式还是存在一定的风险，本文将采用第三种方式，且提供五种该类型的加密方式，分别为、Cython、cryptography、RSA、pyAesCrypt和encryptpy。

Paddle2onnx模型转换动态图ONNX模型导出和静态图ONNX模型导出；动态图大致的原理就是动转静,然后再将静态图模型转换为ONNX模型，所以转换的代码上与动转静很相似；import osimport timeimport paddle# 从模型代码中导入模型from u2net import U2NETP# 实例化模型model = U2NETP()# 加载预训练模型参数model.set

Paddle2onnx模型转换动态图ONNX模型导出和静态图ONNX模型导出；动态图大致的原理就是动转静,然后再将静态图模型转换为ONNX模型，所以转换的代码上与动转静很相似；import osimport timeimport paddle# 从模型代码中导入模型from u2net import U2NETP# 实例化模型model = U2NETP()# 加载预训练模型参数model.set

注意：a、主要两个文件：TensorRT、pycuda包文件。b、tensorRT需要到官网下载后解压到固定的系统文件夹下即可。pycuda则是直接使用pip安装即可。c、加速流程：pytorch模型转换成onnx，使用自身的onnx模块即可；然后通过onnx转换成tensorrt的模型格式，大概后缀为.engine；最后就可以通过调用这个engine进行相应的加速使用。

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（由于 torch.jit.trace 方法只跟踪了给定输入张量的执行路径，因此在使用转换后的模块对象进行推理时，输入张量的维度和数据类型必须与跟踪时使用的相同。torch.jit.save 用于保存使用 torch.jit.script 或 torch.jit.trace 转换后的模块对象。torch.jit.load 用于加载使用 torch.jit.script 或 torch.jit.tr

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激活函数 总结