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 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、降低带宽成本并...
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、降低带宽成本并...
嵌入式Linux平台部署AI神经网络模型Inference的方案_迈微AI研习社 · 号主-CSDN博客
特别是ONNX标准的流行,让我觉得有必要自己开发一个微型推理框架,不为别的,就只为能在低端嵌入式设备上运行各种开源的预训练模型,且不要对模型动刀,况且训练模型,吃力不讨好,还不如用现成的,本来,好用的深度学习模型,就那么些,大家基本都差不多。 说了这么多,再说点技术架构:...