使用ONNX Runtime:ONNX Runtime是微软开发的用于在各种平台上运行ONNX模型的开源引擎。它支持多种硬件加速器和平台,包括移动设备和嵌入式设备。您可以使用ONNX Runtime将ONNX模型部署到您的目标设备上。 使用TensorFlow Lite:如果您的目标设备支持TensorFlow Lite,则可以使用TensorFlow Lite Converter将ONNX模型转换为Te...
部署模型到边缘设备通常涉及以下几个步骤: 模型训练:使用PyTorch训练模型。 模型优化:对模型进行剪枝、量化和压缩。 模型导出:将优化后的模型转换为适合部署的格式。 模型部署:将模型部署到目标边缘设备。 5. 示例代码 下面是一个简单的示例,展示了如何使用PyTorch训练一个图像分类模型,对其进行量化,并将其导出为ONNX...
Pytorch模型通过paddlelite部署到嵌入式设备 一.把模型转为嵌入式设备能够识别的格式 1.把.pt或.pth的pytorch模型转为.onnx格式中间过渡状态模型格式,github上X2paddle下面有torch2onnx转换代码。 2.把onnx转为paddlepaddle格式模型, 命令行:x2paddle --framework=onnx --model=yolov5s.onnx --save_dir=pd_mo...
为高端 GPU 设计的最先进的 MOT 跟踪器在部署到嵌入式设备上时通常会遇到较低的处理速率 (<11fps)。现有的嵌入式设备 MOT 框架提出了一些策略,例如将检测器模型与特征嵌入模型融合以减少推理延迟或组合不同的跟踪器以提高跟踪精度,但往往会折衷其中一种。本文介绍了 HopTrack,一种专为嵌入式设备量身定制的实时...
ELL,即 Embedded Learning Library,嵌入式学习库,是微软研究院发布的全新的项目——将人工智能嵌入一个如同面包屑大小的处理器中。 ELL 将帮助开发人员构建学习模型和部署嵌入式平台,旨将传统需要大规模云计算的 AI 技术小型化 。它允许你将嵌入式学习管道构建并部署到
首先,选择ONNX模型,作为推理模型,原因也比较简单,毕竟是各种框架互换模型,有较强的通用性,且容易转换到,不选这个就是脑袋被驴踢了。 其次,采用纯C语言,C99标准,原因也比较简单,只有C才是拥有最强可移植性的。 再次,支持硬件加速接口,特别是运行在低端嵌入式芯片上。以后的AI芯片,都会集成NPU,而这高性能,就只能...
PyTorch 是一个广泛使用的深度学习框架,它不仅支持高效的模型训练,还提供了多种工具帮助开发者将模型部署到边缘设备。本文将探讨如何将PyTorch模型高效地部署到嵌入式设备上,并通过一个具体的示例来展示整个流程。 摘要 随着物联网技术的发展,越来越多的数据处理任务开始在边缘设备上执行,以减少网络延迟、降低带宽成本...