importtensorflowastf# 加载模型model=tf.keras.models.load_model('mnist_model.h5')# 转换为TensorFlow Lite格式converter=tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model)tflite_model=converter.convert()# 保存转换后的模型withopen('mnist_model.tflite','wb')asf:f.write(tflite_model) 步骤四:在嵌入式...
一、 前言模型的嵌入式部署赋予了算法更深层次的活力,作为一个深度学习算法工程师,如何在拿到一个项目后快速的实现端侧的CPP部署是一个十分重要的能力,我选了一个案例和大家分享一下自己基于CPP的端侧模型部署…
本期课程将深入探讨YOLO Face-50K模型,涵盖模型的核心特点、代码架构以及利用数据集进行训练的方法。大家将获得对面部检测技术的全面理解,并通过实际训练过程掌握模型的应用技巧。, 视频播放量 47、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者
模型剪枝、量化、知识蒸馏、端侧推理框架和端侧部署、算法端云协同架构、算子底层指令加速和时延功耗性能...
若是，则将所述待部署 AI 模型作为板端 AI 模型，其中，所述板端 AI 模型对应的类型为二进制模型；在目标芯片板端上部署所述板端 AI 模型。即本申请实施例通过 AI 模块部署集成系统，将 AI 嵌入式模型部署的全链路打通，环环相扣，形成了 AI 模型部署方面的闭环。本文源自：金融界 作者：情报员 ...
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本文将基于RK3566嵌入式开发板（lubancat），详细介绍如何在该设备上部署并运行qwen5大模型。嵌入式环境概览 开发板配备了RK3566处理器，拥有4核A55架构和8GHz的主频。此外，还提供了2G RAM和8G eMMC的存储空间，并支持SD卡扩展。系统方面，我们选择了debian 13，并配备了Linux 232内核。运行框架选择 本文选用了O...
Rhapsody 是基于UML/SysML 的模型驱动开发集成环境,专注于嵌入式和实时系统。通过Rhapsody 的模型驱动体系,可以快速地将应用模型部署到实时嵌入式操作系统。Rhapsody 适应迭代设计与开发,软件开发可以在宿主机环境持续的执行和验证,继而生成嵌入式应用,下载到目标机进行测试。
岗位名称:嵌入式软件工程师 学历要求:985/211/双一流学校或专业,硕士及以上 专业要求:计算机、电子信息、自动化等相关专业 职位描述: 本岗位主要参与以神经网络模型为主的机器学习端侧智能应用的设计,开发,验证,硬件部署等工作,包括模型选取、模型优化、模型转化,模型堆理、模型评估、适应性部署等。
【来实战】嵌入式平台部署深度学习模型:深度学习基础(二),于2024年12月16日上线。西瓜视频为您提供高清视频,画面清晰、播放流畅,看丰富、高质量视频就上西瓜视频。