一种是基于web服务端的模型部署,一种是基于C++软件集成的方式进行部署。 基于web服务端的模型部署,主要是通过REST API的形式来提供接口方便调用。而基于C++的深度学习模型部署,主要是通过深度学习框架的C++前端版本,将模型集成到软件服务中。 本文分别对上述两种模型部署方式进行流程梳理,并分别举例进行说明。 1. 基于w...
在C 语言中实现一个深度学习模型可以使用一些开源的库,比如 DarkNet,TensorFlow C API,Caffe 等。你需要了解深度学习的基本原理和 C 语言的编程知识。以下是一个使用 TensorFlow C API 实现的简单的例子: #include<stdio.h>#include<tensorflow/c/c_api.h>intmain(){// 创建一个会话TF_Session*session=TF_Ne...
输出: Khadas VIM3上MobileNet v1 模型平均识别是943.29ms,这并没有发挥出Khadas VIM3的真正实力,比较它NPU算力可以达到5 TOPS,既然NPU这么强就不能浪费,下一篇文章将介绍如何使用Khadas VIM3 NPU部署深度学习模型,另外如果小伙伴们有需要,我可以写一个番外篇,讲解一下tm_classification.c代码 参考:...
如果需要部署其他深度学习框架的网络,执行步骤基本类似。 利用pytorch官方提供的LibTorch加载训练好的模型和网络 参考链接: windows+VS2019+PyTorchLib配置使用攻略 C++调用pytorch,LibTorch在win10下的vs配置和cmake的配置 在C ++中加载TORCHSCRIPT模型官网链接 此处首先说明一下将pytroch保存为TORCHSCRIPT的方法有两种,一种...
C#&YOLO系列深度学习模型部署平台页面主要包括四个区域,分别为:模型选择和加载区域、推理区域、输入图像展示区域以及输出结果图像展示区域。如下图所示: 如下图所示,演示的是使用YOLOv5 Det模型的推理情况, 同样的方式,我们可以实现多种模型在不同平台的上的推理,如下图所示: ...
以下是深度学习模型实际部署的一般流程: 下面将详细介绍每个步骤需要做什么以及对应代码的使用。 1. 准备数据集 在训练深度学习模型之前,首先需要准备一个合适的数据集。数据集应该包含尽可能多的样本,以确保模型具有良好的泛化能力。 2. 构建模型 构建模型是指设计并定义一个深度学习模型的结构。模型的结构可以根据具...
在C语言中,我们可以使用的深度学习库有以下几个: 1、TensorFlow C API:Google开发的深度学习框架,支持多种编程语言,包括C语言,TensorFlow C API提供了一套完整的深度学习算法实现,可以进行模型的训练和预测。 2、Torch C API:Facebook开发的深度学习框架,也支持C语言,Torch C API提供了一套丰富的深度学习算法实现...
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因为大多数 GPT 模型的实现都过于庞大,而 minGPT 做到了小、干净、可解释和具有教育意义,所以 Karpathy 的这 300 行代码是学习 GPT 的最佳资源之一,可以用来深入理解 GPT 是如何工作的。 用C 语言实现 LLM 这次,Andrej Karpathy 单纯通过 C/CUDA 实现大语言模型训练,且无需 245 MB PyTorch 或 107 MB cPyt...
EagleC创造性地将深度学习(deep-learning)算法在图像识别上优势和集成学习(ensemble learning)相结合,以课题组先前在多个癌症细胞系中识别的高质量SV为训练样本【1】,训练得到能够准确地在不同测序深度下识别SV的机器学习模型。为进一步降...